基于微粒群算法的倒立摆控制研究

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1、西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要倒立摆是一个典型的单输入多输出、非线性、高阶次的不稳定系统，研究倒立摆的控制不仅能反映控制理论中有关非线性、鲁棒性以及跟踪问题等许多关键问题，同时对工业复杂对象的控制也有着重要的应用价值。微粒群优化算法(ParticleSwarmOptimizationalgorithm，PSO)是近年来提出的一种新型的基于群体智能的进化算法，它具有算法简单、收敛速度较快，所需领域知识少的特点。本文在对倒立摆、PSO算法研究现状进行综述的基础上，进行了基于PSO算法优化设计控制系统的研究，论文主要工作包括：(1)基于牛顿力学原理建立了一

2、级直线倒立摆数学模型，介绍了倒立摆LQR(LinearQuadraticRegulator)最优控制方法，并利用I忪TLAB7研究了倒立摆LQR控制性能。(2)将微粒群算法应用于传统PID控制器参数优化整定，通过对不同对象的控制系统仿真实验结果表明，与传统PID控制器整定方法相比，控制系统具有更佳的闭环控制性能。(3)为克服BP(Back．Propagation)算法不足，本文研究利用PSO算法作为多层前馈神经网络训练算法以实现非线性函数逼近及模式识别等，通过对不同非线性函数的辨识及模式识别实验结果表明，PSO算法作为神经网络训练算法是可行的。为提高逼近精度，

3、采用“种群爆炸”思想对PSO算法进行改进，实验结果表明，改进方法是有效的。为得到全局最优的BP网络训练算法，文中还将PSO算法与BP算法结合进行网络训练开展了研究工作，西南交通大学硕士研究生学位论文第1I页实验表明，该方法能克服BP算法不足，提高网络训练速度和精度。(4)针对一级直线倒立摆这一复杂非线性对象，本文提出了一种基于PSO算法训练BP网络连接权值与阈值的神经网络控制方法以实现倒立摆控制，仿真结果表明了该方法的良好性能。文章最后对全文的工作进行总结，并且提出了进一步研究的方向。关键词倒立摆：PSO算法：BP网络：PID控制器西南交通大学硕士研究生学位论

4、文第1II页ABSTRACTTheinvertedpendulumsystemisatypicalsingleinputandmultipleoutputs，nonlinear，highorder，naturalunstablesystem．Researchontheaccuratecontroloftheinvertedpendulumnotonlyreflectsseveraljointsincontroltheory，suchas；nonlinearproblems，robustness，aswellastracking，butalSOhasgreate

5、ngineeringvaluetothecomplexindustrialobjects．Recently，ParticleSwarmOptimization(PSO)algorithmcomesforthasanotherintelligentalgorithm．Itissimplewithconcept，parametersandimplementation．Invertedpendulum、PSOanditsresearchmentactualityaresummarizedfirstly，thenPSOisappliedtooptimizeanddes

6、ignthecontrolsystems．Themaincontributionsgiveninthisdissertationareasfollows：(1)UsingNewton’Smechanicstheorytoestablishthelinearlevelinvertedpendulummathematicalmodel．LQR(LinearQuadratiCRegulator)controllerinmoderncontroltheoryiSdesigned，andsimulationperformancesaregivenbyMATLAB7．0．

7、(2)PSOisproposedtooptimizetheparametersoftheconventionalPIDcontroller．ThesimulationresultsofthedifferentcontrolsystemsshowthattheoptimalPIDcontrollerbasedonPSOhasasatisfyingperformanceandisbetterthantheconventionalPIDcontrollerbasedontheconventional．(3)PSOalgorithmisusedtotrainthewe

8、ightsandthethreshol