模糊神经网络在小车摆系统辨识中的应用

利用自适应神经－模糊椎理系统ＡＮ ＦＩＳ良好的系统辨识能力，对具有较大非线性特性的小 车摆系统进行辨识，得到相应的系统模型．仿真实验更验证了ＡＮＦＩＳ的系统辨识能力．

基于DSP的二轮小车-倒立摆系统

为了提高倒立摆运动的自由度,同时也提高了控制难度,以便实现更多的控制内容,利用DSP的强大功能,设计了一种基于DSP的二轮小车 倒立摆系统。介绍了以DSP芯片TMS320LF2407为核心的二轮小车 倒立摆的硬件系统的开发,以及运用现代控制理论设计的控制软件,实现小车 倒立摆的倒立平稳控制和在小车 倒立摆保持倒立状态下的自由位置移动控制。控制结果表明了二轮小车 倒立摆系统的设计是成功的,原先的控制设想也是可行的。

小车倒立摆系统的模糊控制仿真研究

小车倒立摆系统是一个典型的非线性、不稳定的控制对象 ,因此小车倒立摆系统的控制问题被公认为控制理论中的一个典型问题。本文基于 Mamdani和 Takagi- Sugeno(简称 T- S)模糊推理模型分别建立了小车倒立摆模糊控制系统 ,用仿真的方法研究了它们的控制性能和特点 ,并与传统的

小车-二级倒立摆系统的仿人智能控制策略和算法

分析了小车-二级倒立摆系统(CDPS)的运动特性,给出了数学模型;重点针对CDPS的各个运动阶段,提出了仿人智能控制策略,给出了相应的仿人智能控制算法;得出了仿真实验结果并进行了分析。

小车-倒摆控制系统的Takagi-Sugeno模糊模型研究

文章以系统的输入输出测试数据为依据，讨论了系统的Ｔａｋｓｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模糊模型的辨识方法，并基于此设计了小车－倒摆系统的模糊控制器。实验结果表明，本方法具有较高的可靠性和应用价值。

基于T-S模型的小车倒立摆控制

小车倒立摆系统作为1个典型的不稳定非线性系统,是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台,对小车倒立摆系统的控制分解为2部分:一部分称为"摆杆控制",采用T-S模糊模型来描述,利用系统的不确定性把系统表示成不确定系统的形式,设计出全局渐进稳定的模糊模型;另一部分称为"小车控制",通过对位置误差和小车速度的模糊化计算,得出控制量。最后,通过对小车倒立摆系统外加干扰信号、给定平移指令、参数摄动等实验表明,采用基于T-S模型的模糊控制,该系统可以在0.4s的时间内取得良好的控制效果,并且具有较强的鲁棒稳定性和良好的抗干扰性能。

小车三级摆摆起倒立的仿人智能控制

运用仿人智能控制 (HSIC)理论的方法 ,研究了直线小车三级摆系统 (CTPS)的摆起倒立控制问题 .通过对CTPS运动的物理过程分析 ,模仿人控制器的特点 ,设计了CTPS的HSIC控制器的动觉智能图式 .在摆起倒立过程中 ,HSIC控制器通过对三级摆杆间运动姿态特征的感知和基于特征识别的多模态控制 ,使CTPS各级摆杆之间始终具有较小的相对运动趋势和较小的相对角度差 ,成为一个动态的“拟小车单摆”系统 .小车三级摆摆起倒立控制的仿真实验成功验证了该方法的有效性 .

输出反馈的局限性

基于对一非最小相位系统状态反馈和输出反馈的对比分析,指出采用最优设计可使状态反馈具有良好的鲁棒性.在最优状态反馈的基础上用观测器来形成输出反馈,给出了基于观测器的输出反馈控制器,分析表明这种输出反馈没有鲁棒性.指出因为在输出反馈中对象用的是输入输出描述,所以传递函数的非最小相位特性是使输出反馈失去鲁棒性的根源.

简化模糊控制器的设计

基于模糊控制原理,对传统模糊控制器进行了简化,以提高实时执行效率.采用三角形隶属函数,简化Larsen积运算和解析式模糊规则,检测输入语言变量的激活水平,仅对有效的模糊规则进行操作,从而降低内存消耗和计算量.小车倒立摆系统倒立摆角度控制的仿真试验证明了算法的有效性.