基于倒立摆系统的稳定控制算法研究

论文摘要

倒立摆系统本身是一个典型的非线性、强耦合、多变量和自然不稳定系统,是控制领域中用来检测控制理论和控制方法的理想模型,许多抽象的控制理论概念如系统的稳定性、可控性和鲁棒性等等,都可以通过倒立摆系统实验直观地表现出来,人们不断从中发掘出新的控制策略和控制方法,相关的科研成果在航天科技和机器人学等方面得到了广泛的应用。本文利用Lagrange方程建立系统的非线性数学模型并对非线性数学模型进行线性化处理。在MATLAB的Simulink中分别利用模块搭建的方法和编写S函数的方法建立了直线二级倒立摆系统的线性模型和非线性模型。分别研究了LQR算法和三种智能控制算法:变量融合模糊控制算法、BP神经网络算法、自适应神经元模糊推理算法对直线二级倒立摆系统的稳定控制,并对变量融合模糊控制器进行改进,得到带参数调整的变量融合模糊控制器和遗传算法优化的变量融合模糊控制器,一定程度上提高了控制性能。对各控制算法进行仿真,并将各控制算法应用于固高直线二级倒立摆实验设备中,验证了算法的控制效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 倒立摆系统的研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文主要工作
• 第二章 直线二级倒立摆系统的建模与分析
• 2.1 倒立摆系统的特性
• 2.2 直线二级倒立摆系统的工作原理
• 2.3 直线二级倒立摆系统的建模
• 2.4 系统分析
• 2.4.1 系统稳定性分析
• 2.4.2 系统的能控性、能观性分析
• 2.5 在MATLAB中建立直线二级倒立摆的模型
• 2.5.1 利用MATLAB中的模块搭建方法建立模型
• 2.5.2 利用MATLAB中的S函数建立模型
• 2.6 本章小结
• 第三章 LQR算法在倒立摆系统中的应用
• 3.1 LQR最优调节器原理
• 3.2 实验设备简介
• 3.2.1 实验设备硬件简介
• 3.2.2 实验设备软件Inverted Pendulum Toolbox工具箱简介
• 3.3 直线二级倒立摆系统的LQR控制器仿真与实验
• 3.3.1 利用MATLAB程序求取K值
• 3.3.2 LQR控制器在MATLAB中的仿真
• 3.3.3 LQR控制器的实时控制实验
• 3.4 本章小结
• 第四章 三种智能控制算法在倒立摆系统中的应用
• 4.1 模糊控制在倒立摆系统中的应用
• 4.1.1 变量融合技术
• 4.1.2 变量融合模糊控制器设计
• 4.1.3 直线二级倒立摆系统的变量融合模糊控制器及其改进
• 4.2 神经网络算法在倒立摆系统中的应用
• 4.2.1 神经网络简介
• 4.2.2 直线二级倒立摆的BP神经网络控制器的仿真与实验
• 4.3 ANFIS在倒立摆系统中的应用
• 4.3.1 模糊系统的Takagi-Sugeno模型
• 4.3.2 ANFIS的结构和控制方式
• 4.3.3 直线二级倒立摆系统的ANFIS控制器的仿真和实验
• 4.4 本章小结
• 第五章 演示仿真实验平台的设计与实现
• 5.1 MATLAB下的GUI简介
• 5.2 直线二级倒立摆系统的实验演示平台
• 5.2.1 GUI的总体设计
• 5.2.2 GUI的功能实现
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 本文的主要工作
• 6.2 对进一步工作的展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录A
• 附录B