欠驱动惯性轮摆系统全局滑模控制

针对欠驱动惯性轮摆的镇定控制问题,本文提出了一种新型的滑模鲁棒控制策略,可在系统受到不确定性与外界干扰影响的情况下,实现全局渐近镇定控制.区别于现有方法,本文方法无需切换,且能将无驱动的摆杆摇起至竖直向上位置的同时,确保惯性轮回到初始位置.具体而言,首先对惯性轮摆系统的非线性模型进行非奇异坐标变换,将其变为类积分器形式.随后,根据转换后系统的形式,构造了一种新型的滑模面;经严格分析知,当系统状态处于该滑模面上时,它们将渐近收敛于平衡点.在此基础之上,设计了滑模控制律以确保系统状态始终处于该滑模面上,以实现镇定控制.最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性与鲁棒性,并与现有方法进行了对比.

带有未知参数的惯性轮摆系统的自适应控制

针对带有未知参数的惯性轮摆系统,提出了一种自适应控制律设计方法。首先利用坐标变换将惯性轮摆系统的动力学模型转化为级联系统的形式。然后,针对系统参数未知的问题,在已有的惯性轮摆系统反馈控制律的基础上,利用控制器迭代设计思想,设计了惯性轮摆系统的自适应控制律,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了所得自适应控制律可以使得带有未知参数的惯性轮摆系统保持在摆杆垂直向上的平衡状态。最后以一个实际的惯性轮摆系统为例,采用该系统的物理参数进行仿真,分析了不同自适应参数下惯性轮摆系统各状态的收敛速度及摆起和稳定时间。仿真结果验证了所设计自适应控制器能够使惯性轮摆系统从垂直向下的平衡位置摆起并稳定在垂直向上的平衡位置。

惯性轮摆镇定控制器的迭代设计方法

针对惯性轮摆系统的镇定控制问题,提出了一种控制器迭代设计方法。该方法首先通过坐标变换将惯性轮摆系统转换为一个非线性级联系统,然后通过迭代设计和坐标逆变换,获得惯性轮摆系统的状态反馈镇定控制器,并证明了所得控制器能够使得惯性轮摆系统稳定在摆杆垂直向上的平衡位置。最后参考一个实际的惯性轮摆系统的物理参数,通过仿真,验证了所设计控制器的有效性。与已有方法相比,该方法更为简洁,更适合推广到其他欠驱动系统的镇定控制。

基于变结构控制的惯性轮摆控制器设计

通过对欠驱动系统构造相对阶等于原非线性系统状态空间维数的光滑函数,得到惯性轮摆的平滑输出函数,将非线性惯性轮摆系统变换为线性系统,并针对此模型设计了相应的变结构控制律来实现惯性轮摆的稳定性控制.通过MATLAB仿真验证了设计控制器的正确性.

基于遗传算法的惯性轮摆平衡系统设计

针对惯性轮摆的平衡问题,本文利用遗传算法对惯性轮摆自平衡系统的PD参数进行整定,实现惯性轮摆平衡功能。通过仿真证明该惯性轮摆平衡系统具有收敛速度快、稳定时间短和稳定精度高的优点。

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。