直线柔性二级倒立摆控制系统的频率响应法设计

通过伯德图直观地得出了直线二级柔性倒立摆系统开环传递函数的增益裕量和相位裕量均不满足规定性要求的结论。继而用频域设计的方法增加一个校正装置,其瞬态响应和稳态精度都得到了显著改善,从而为其控制的稳定性奠定了可靠的理论基础。

直线柔性二级倒立摆的LQR控制系统设计

由于直线二级柔性倒立摆闭环系统是自不稳定的系统,而且柔性连接处的弹簧影响了系统的响应频率。先根据拉格朗日方程列出系统的状态方程,然后根据最优控制理论设计LQR控制器。利用MATLAB工具计算出系统的状态反馈向量。在MATLAB中将所得到的反馈向量反馈给状态方程,运行后分析仿真曲线达到了预期效果。最后编写MATLAB和VC两个版本的上位机控制程序,反复调试后实现了对倒立摆稳定控制的要求。

二级直线倒立摆系统的实物控制

针对二级直线倒立摆系统,采用拉格朗日方程法建立其理论模型,分别使用线性二次最优控制(Linear Quadratic Regulator,LQR)及基于趋近律的滑模控制(Sliding Mode Control,SMC)算法来实现干扰存在情况下倒立摆的平衡控制。对于LQR算法,研究了矩阵Q和矩阵R与反馈控制矩阵K的定性关系,并经过反复多次实验,不断试凑,得到一组良好的控制参数,实现了倒立摆的稳定控制。SMC算法采用基于指数趋近律的控制方法进行了滑模变结构控制器的设计,并利用边界层法来进一步削弱抖振。最后通过仿真及实验,实现了倒立摆的实物平衡控制。

基于LQR的直线二级倒立摆最优控制系统研究

倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的高阶不稳定系统,是检验各种新的控制理论和方法有效性的典型理想模型。在其控制过程中,能有效地反映诸如镇定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等许多关键问题。通过研究直线二级倒立摆LQR控制方法,首先建立了二级倒立摆的数学模型,然后设计LQR控制器,并对系统进行仿真,最后使用Windows动态链接库调用技术和多媒体定时器技术设计了VC和Simulink两种版本的控制程序,系统成功实现了稳摆控制。

基于三步法的二级倒立摆系统研究

【目的】为解决二级倒立摆系统非线性和强耦合问题,获得更好的稳定性和控制性,本研究设计一种基于三步法的控制器。【方法】建立二级倒立摆系统的状态空间模型,并划分为三个子系统。按照三步法控制器的设计步骤,对二级倒立摆子系统进行控制器设计,避免倒立摆系统在整体分析时出现耦合问题。【结果】通过李雅普诺夫函数证明了该控制器的稳定性。【结论】仿真结果证明,该控制器在二级倒立摆系统稳定控制中的有效性,具有更小的超调和平稳的响应过程。

直线二级倒立摆系统的H_∞鲁棒最优控制

针对存在模型参数不确定性和外部扰动的直线型二级倒立摆系统的稳摆控制问题,对如何实现倒立摆系统鲁棒稳定的同时,还保证其达到期望的最优控制性能和H_∞性能指标的稳定性控制问题进行了研究。基于状态反馈、最优控制和H_∞鲁棒控制方法设计了一个H∞鲁棒最优控制器,用来实现对该倒立摆系统的稳摆控制。利用设计的控制器,基于倒立摆实验平台和Matlab数值仿真平台,使用该控制器来实现系统的控制并对稳定倒立摆的过程进行了验证。研究结果表明,该控制器能较好的实现对直线型二级倒立摆的稳摆控制,并对受控系统的模型参数摄动有较好的鲁棒性,同时还能利用最优的控制作用达到期望的H_∞性能指标。

直线柔性连接两级倒立摆控制器设计

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统。倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题。分析了如何利用拉格朗日方程对直线柔性连接两级倒立摆系统建模,采用LQR法设计最优控制器,进行了具体架构以及阐述了此系统设计的控制器在实际物理系统中的实现问题。所设计的控制器对此倒立摆系统成功实施了控制,既证明了系统建模的正确性,也是倒立摆控制中的一项重大突破。相关研究成果将在航天科技及机器人学等领域发挥重要作用。

柔性连接倒立摆系统的控制与实现

柔性连接的倒立摆系统是在直线倒立摆系统的基础上引入自由振荡环节,使闭环控制系统的响应频率受到弹簧振荡频率的限制,从而增加了对该系统控制器设计的难度。在建立被控系统动力学模型的基础上,通过数学分析,应用线性二次型最优控制策略进行状态反馈控制器的设计,成功地将柔性连接倒立摆系统稳定地平衡在倒立状态。仿真以及实际系统的实验均验证了所采用方法的有效性。最后对所实现的控制器的控制性能进行了分析。

直线柔性连接两级倒立摆系统建模

倒立摆系统是一个复杂的、非线性的、不稳定的高阶系统。倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题,而实施有效控制的关键是对该系统进行建模。在对倒立摆系统进行了概要的介绍后,详述了如何利用拉格朗日方程对直线柔性连接两级倒立摆建模。科研人员可基于此模型研发各种控制策略。

直线一级柔性连接倒立摆的网络化控制

研究网络化控制系统中网络延时补偿对系统性能的改善效果.为一级柔性连接倒立摆进行了建模并分析系统的可控性和稳定性,设计LQR控制器.实验验证了延时对系统性能和稳定性的影响;使用统计方法研究了以太网中网络延时的分布特性,实验验证了网络延时的对称性;并设计了基于改进的卡尔曼滤波器的状态预测器对网络延时进行补偿;最后实现了完整的柔性倒立摆的网络化控制系统.实验验证了改进的卡尔曼滤波器的状态预测器的有效性,系统性能得到明显改善.

二级倒立摆系统的实时稳定控制实验研究

为实现二级倒立摆系统的实时稳定控制,以深圳固高直线二级倒立摆装置作为控制对象,在MATLAB环境下,利用基于二次型最优控制理论的线性二次型(Linear Quadratic Regulator,LQR)最优控制器,成功实现了该装置的实时稳定控制。为引入新的控制策略,采集二级倒立摆实时控制过程中的LQR控制器数据作为样本,经过自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)工具箱训练并生成出一种新型模糊神经网络控制器,应用到装置上同样实现了实时平衡。结果表明,新型控制器较LQR控制器控制效果更优,也为成功实现装置的实时平衡提供了一种新的思路和解决方法。

逆系统轨迹控制二级倒立摆自动摆起

将逆系统轨迹控制应用于二级倒立摆的自动摆起控制系统,离线求解非线性方程两点边值问题,得到系统的参考轨迹;采用逆系统前馈控制和基于H∞控制的增益调度反馈控制对参考轨迹进行精确跟踪,实现二级倒立摆的自动摆起;当两摆杆摆起到竖直倒立位置后,采用变增益H∞反馈控制器进行稳定控制.仿真实验结果表明,该方案在较短的摆起时间内实现了二级倒立摆两摆杆的自动摆起,稳定性和鲁棒性明显提高.

基于粒子群算法的直线二级倒立摆LQR控制器优化控制方法

针对线性二次型调节器在倒立摆最优控制设计过程中对加权矩阵选择的盲目性,采用粒子群算法,引入惯性权重优化加权矩阵,获得状态反馈控制率,设计最优控制器。以直线二级倒立摆控制系统为研究对象,对比分析传统线性二次型调节器算法与基于粒子群优化线性二次型调节器算法的稳摆控制和抗干扰能力。结果表明:优化后的最优控制器能使系统的响应时间更快、超调量更小;直线二级倒立摆控制系统在4 s内达到稳定状态,在实时控制中表现出了较强的抗干扰能力。该算法对直线二级倒立摆的控制效果更理想。

LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中的应用研究

以二级倒立摆系统为例,采用LQR状态反馈与卡尔曼状态估计相结合的方法,通过回路传输恢复LTR技术弥补LQG设计的不足,完成了LQG/LTR全状态反馈控制器的设计,并运用MATLAB语言进行仿真分析,将其仿真结果与LQR控制器进行了对比。结果表明,LQG/LTR控制在二级倒立摆系统中有效地解决了在外界干扰和量测噪声等情况下出现的不稳定问题,且具有较好的鲁棒性。

基于深度神经网络的直线二级倒立摆控制器设计

针对直线二级倒立摆抗干扰控制器设计问题,研究了基于深度神经网络的智能控制方法。首先介绍了BP神经网络和深度神经网络模型及优化算法,并且根据直线二级倒立摆状态方程,研究了基于深度神经网络的直线二级倒立摆控制算法。然后设计了一个六输入单输出的深度神经网络控制器模型,并利用Pytorch框架,以LQR作为导师进行神经网络的训练,训练完成后利用MATLAB软件对训练后的神经网络进行仿真实验验证,并与BP神经网络控制器进行对比,最后在直线二级倒立摆实验平台上进行实验验证。仿真与实验表明,所设计的深度神经网络控制器能够实现直线二级倒立摆的良好抗干扰控制,从而证明了该研究设计方法的合理性和有效性。

二级倒立摆控制系统分析

文章给出了二级倒立摆系统的硬件组成，分析了二级倒立摆的系统结构、数学模型．分析了系统的可控性、可观测性，给出了控制算法．在实践中，证明该方法可行。

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。

二级倒立摆系统的变结构控制实现

建立了一套实验系统 ,实现了对二级倒立摆这个复杂的非线性对象的控制。针对系统本身存在许多不能准确建模的因素 ,设计了变结构控制器。实验结果表明 ,控制器设计是成功的 。

基于系统内部限制的二级倒立摆控制器

倒立摆装置被公认为自动控制理论中的典型试验设备.通过讨论分析开环系统的不稳定极点和零点给闭环系统带来的超调和下冲等一些必然属性,设计了二级倒立摆的控制器.该控制器能有效的减少系统输出的超调和下冲,并使系统有很好的鲁棒稳定性.实验结果表明该控制器可以对二级倒立摆进行有效的控制,说明了设计方法的有效性.

二级倒立摆系统的最佳控制

二级倒立摆系统的最佳控制利用最佳控制理论对其状态重构,构建最佳反馈离散控制器,并合理选择Riccati方程中的Q、R矩阵,设计离散控制降维观测器获得最佳反馈矩阵。由于不同离散时间和相应的不同矩阵其结果不完全相等,故对得到结果进行计算分析,最终选取一组较好参数作为离散时间和相关矩阵,以实现最佳控制。