惯性轮倒立摆的鲁棒镇定

用一个时滞状态反馈控制律镇定惯性轮倒立摆,不仅保证闭环系统全局渐近稳定,还允许闭环系统承受一定的时滞.将惯性轮倒立摆转化为存在高阶非线性的4维积分器链,然后设计一个明确规定了饱和度和时滞参数的饱和控制律.用简单方式证明了闭环的全局渐近稳定性.仿真表明设计是有效的.

基于灾变遗传算法的惯性轮倒立摆LQR控制优化

针对传统LQR控制的加权矩阵选取麻烦和遗传算法未成熟收敛的问题,提出基于灾变遗传算法的LQR控制方法。以惯性轮倒立摆为被控对象,运用拉格朗日方程建立数学模型;基于遗传算法来优化目标函数从而确定加权矩阵,并引进灾变算子解决遗传算法的未成熟收敛问题。仿真结果表明,所设计的基于灾变遗传算法的优化LQR控制器可实现对惯性轮倒立摆的控制,其控制精度和系统性能都优于经普通遗传算法优化的线性二次型控制器。