考虑质量分布影响的双TMD系统控制悬吊结构平面摆振分析

研究了被动调谐质量阻尼器(Tuned Mass Damper,TMD)在一种新的安装方式下对悬吊结构平面摆振的控制效果,并考虑悬吊结构质量分布对TMD系统调频的影响。首先基于拉格朗日原理建立了附加双TMD体系双质点悬吊结构的无阻尼自由振动方程,并对质量分布对双质点悬吊结构周期的影响进行了理论分析;然后定义了TMD控制无阻尼自由振动的控制效果评价指标,利用Simulink对运动方程进行数值求解,证明此时TMD对悬吊结构具有一定的控制效果,并对质量分布在TMD调频、质量比与板长摆长比变化情况下对控制效果的影响进行了数值分析,发现控制效果随着双质点的分散而下降的规律,而这种规律与质量比和板长摆长比的变化无关,验证了理论分析中对质点分布影响的推断,并得出TMD应根据悬吊结构质量分布的影响来调频以保证控制效果的结论。

拉格朗日函数在平面摆运动中的应用

通过拉格朗日函数求解系统的运动方程是近代物理的一个重要分析方法。本文以平面摆为例,通过建立系统的拉格朗日函数,得到系统的广义动量,并确定系统的能量、轨迹与振动周期的精确表达式,其极限条件下的周期与小角度单摆一致。

平面摆线与球面摆线的几何性质

摆线是重要的平面曲线，它有许多重要性质。摆线、内摆线和外摆线是平面摆线，它们只是球面摆线的特殊情况。本文证明了摆线的三个几何性质对内摆线和外摆线仅部分成立，对球面摆线却一个也不成立。本文还导出了球面摆线的弧长表达式。图４，参３。

平面摆非线性振动水平分量方程的建立及其近似解

本文讨论了平面摆在振幅并不是很小情况下的自由运动 ,推导了运动微分方程在水平方向的投影 ,用微扰法求解该非线性方程的近似解 。

吊点激励作用下平面摆与锥摆运动摆角频率研究

分析调谐转动惯量阻尼器(Tuned Rotary Inertia Damper,TRID)[1-2]控制悬吊结构摆振时发现:对吊点激励作用下的平面摆摆振,当TRID控制器的频率与吊点激励调频一致时,能得到预期的控制效果,这与TMD(Tuned Mass Damper)的减振原理吻合;然而,对吊点激励作用下的锥摆摆振,当TRID控制器的频率与吊点激励调频一致时,实际控制效果与预期大相径庭。针对这个问题,该文由摆振运动模型入手,从理论上分析了锥摆摆振的运动特点,找到了引起锥摆摆振运动的根本原因;并将锥摆摆振与平面摆摆振的区别做了详细分析,在此基础上,预测了平面摆与锥摆摆角频率的关系;最后,利用数值方法验证了上述两种摆摆角频率关系的存在性。

平面倒立摆自适应滑模模糊控制

采用拉格朗日方程建立平面倒立摆的动力学模型,并将其在平衡位置进行线性化,得到了系统在X和Y两个正交控制方向解耦的近似模型.针对每一个控制方向上由互相耦合的基座小车定位子系统和摆杆镇定子系统组成的欠驱动系统,设计了自适应滑模模糊控制器,实现了基座小车沿圆周行走条件下摆杆的运动平衡控制.行走实验验证了所提出控制算法的有效性.

基于T-S型的平面倒立摆双闭环模糊控制研究

针对多变量、非线性、强耦合的平面一级倒立摆系统,设计了双闭环模糊控制器。在系统数学模型的基础上,将平面一级倒立摆系统近似分解成2个非耦合的独立运动,然后利用极点配置的反馈控制方法,设计了2个模糊控制器,分别控制两个独立运动。解决了模糊控制规则数随输入变量数指数增加问题,降低了倒立摆控制系统设计的难度和复杂度。

平面倒立摆系统的自校正仿人协调控制

针对平面倒立摆系统的多变量、强耦合特性,在充分分析其物理特性后,设计出X和Y方向的摆杆/小车九点控制器,并结合摆杆优先级高于小车原则,提出了自校正仿人协调控制方案,实现了平面倒立摆系统各耦合变量之间的协调解耦,进而完成系统的无模型稳定控制.该方案模拟人的智能,体现人认识物理对象特性的过程,是一种表达人类控制经验、逻辑的新型方案.鲁棒性实验表明该方案简单有效且具有良好的鲁棒性.

平面二级倒立摆的圆周行走与镇定控制

采用拉格朗同方程建立了平面二级倒立摆的非线性动力学模型,将其在平衡位置线性化,得到系统在两个正交控制方向解耦的近似模型.针对每一个方向上由互相耦合的基座小车定位子系统和摆杆镇定子系统所组成的六阶欠驱动系统,设计了自适应滑模模糊控制器,实现了基座小车沿圆周行走条件下摆杆的镇定控制,验证了该控制算法对欠驱动、不稳定、多变量耦合系统的有效性.

基于动觉图式的平面倒立摆摆起控制

为实现平面倒立摆非线性系统的摆起控制,提出了一种基于动觉图式的仿人智能控制策略·该策略通过系统在线特征辨识与特征记忆,开闭环相结合的多模态控制以及直觉逻辑推理机制,使倒立摆摆杆从稳定平衡点摆起到不稳定平衡点并稳定不倒·仿真实验的结果证明:这种定性推理与定量控制相结合的智能控制器可以对具有复杂非线性、强耦合、自然不稳定特性的平面倒立摆系统实现摆起控制,同时也为其他非线性多变量系统的控制提供了有效方法·

平面一级倒立摆的滑模控制研究

应用滑模变结构理论对平面一级倒立摆系统的稳摆控制进行了研究。在介绍平面一级倒立摆线性化模型的基础上,通过优化控制理论设计了滑模控制器的切换函数s(x)使滑动模态渐近稳定且滑动运动具有良好品质;设计了滑模控制器的控制律u±(x)使被控系统满足到达条件并削弱控制过程中的抖振。仿真和实验结果显示,摆杆可以很长时间竖直不倒,并且系统具有较强的鲁棒性,在施加一定干扰的情况下,系统可以很快回到平衡位置。

基于Lagrange方法的平面双摆机构多体动力学研究

详细叙述了Lagrange方法的理论体系;针对一种平面双摆机构进行了动力学分析,采用Lagrange方法建立动力学模型;结合纽马克法,用VC++编制了自动建立平面双摆机构动力学模型的计算机程序,通过MATLAB软件模拟了平面双摆机构模型微振动时旋转角位移的动力学响应情况;从而为这种机构动力学特性的深入分析和结构优化设计提供了参考。

基于性能协调的平面二级倒立摆控制

针对平面二级倒立摆系统具有的多变量、非线性、强耦合、稳定控制实时性和快速性要求高的特点,设计了利用协调因子优化控制效果的改进型LQR控制器。运用分析动力学方法对倒立摆建立数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上加入性能协调因子,它能根据状态变量的变化实时调整控制作用的大小,进而对LQR输出的预控制作用进行精细处理,优化控制作用,进一步改善控制效果,经系统仿真与实验室实时控制验证,其结果表明这种控制器设计简单,实时性好,并能同时保证在不同的运行条件下具有较高的控制精度,较快的响应速度,良好的稳定性和鲁棒性。

平面一级倒立摆的双闭环模糊控制研究

针对多变量、非线性的平面倒立摆系统,设计了双闭环模糊控制.在该方法中,先将平面一级倒立摆系统进行近似分解成两个非耦合的独立运动,然后设计两个模糊控制器对两个独立运动分别进行控制,降低了系统设计的难度和复杂度.最后,用模糊逻辑推理和SIMULINK仿真程序,对所设计的方案进行了仿真,仿真结果表明了方案的正确性和有效性.

平面二级倒立摆的线性二次最优控制

采用Lagrange方程建立了平面二级倒立摆的非线性动力学模型,将其在平衡位置附近进行线性化,得到系统在2个正交控制方向解耦的近似模型。根据最优控制理论设计了系统的线性二次最优调节器,并利用Visual C++6.0和Visual Basic 6.0实现了人机交互,实时控制在多媒体定时器中断服务函数内实现,自主搭建了一套平面二级倒立摆实验平台。系统成功实现稳摆控制,仿真及实验结果表明建立平面二级倒立摆解耦模型的合理性与控制算法的有效性。

平面双摆振动特性研究

双摆模型是一种非常复杂的振动系统。根据Lagrange方程推导出平面双摆运动微分方程，并利用MATLAB对微分方程进行了数值求解，绘制了角位移时间历程图，讨论分析了不同的初始条件的变化对双摆振动特性的影响。

平面二级倒立摆自适应滑模控制器设计

研究平面二级倒立摆系统稳定性和速度特性优化问题,由于倒立摆系统的外界扰动的不确定性,建立平面二级倒立摆的数学模型,应用变结构控制理论(SMC)和模糊逻辑系统设计了自适应滑模控制器,把趋近律和切换控制的模糊化相结合,采用模糊系统调整趋近速率的大小,在加快趋近速度的同时用模糊逼近切换控制,为减少控制量的抖振和优化控制系统,同时倒立摆控制具有了滑模控制对外界扰动和参数摄动的不变性。进行仿真的结果验证了控制器的稳定性,表明控制器系统能保证在不同的运行条件下具有快速性和鲁棒性。

基于自适应模糊PID平面倒立摆的建模与仿真

该文采用拉格朗日方程建立平面倒立摆系统的动力学模型,并通过X轴和Y轴两个方向分步控制,将非线形、强耦合、多变量的平面倒立摆系统数学模型进行非线形解耦,得到X轴和Y轴方向解耦的非线形倒立摆模型,并设计了自适应模糊PID控制器。证实了自适应模糊PID控制策略稳定时间短,同时使系统具有良好的鲁棒性。

基于LQR的平面二级倒立摆控制策略研究

本文对平面二级倒立摆运用分析动力学方法建立其数学模型,以LQR理论设计了平面倒立摆的最优控制器,在此基础上运用变量融合技术设计了参数自调整双模糊控制器,从而降低模糊控制器的输入变量维数,大大减少模糊控制的规则数,并研究了量化因子对控制效果的影响.应用所设计两种控制器进行系统仿真与实时控制实验,其结果证明两种控制器都能保证良好的控制精度,响应速度快,有良好的稳定性和鲁棒性。

基于LQR控制算法的平面倒立摆控制研究

该文采用基于能量的拉格朗日方程详细分析了平面倒立摆的数学模型,根据平面倒立摆系统的控制特性对数学模型进行解耦分析,并给出了平面倒立摆系统的线性近似化状态方程。在此基础上,该文对平面倒立摆控制进行LQR算法设计,并在固高科技公司的GPIP2001型平台上对控制算法进行了实验验证,实验结果证明了算法的正确性和有效性。