倒立摆装置的智能控制研究

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1、东华大学硕士学位论文倒立摆装置的智能控制研究姓名：郭钊侠申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：方建安2003.1.1倒立摆装置的智能控制研究摘要摘要／倒立摆的控制是控制理论应用的一个典型范例。倒立摆系统作为土个非最小相位、强耦合、多变量的绝对不稳定非线性系统，通常被用来检验控制策略的有效性；同时，由于倒立摆系统控制与火箭和飞行器控制以及起重机起重臂控制等的相似性，对其进行控制所采用的控制算法以及得出的结论对其它工程控制问题具有一定指导意义。当前，智能控制理论还很不成熟，有着许多待研究和待探索

2、的地方；同时，它除了在自动控制领域有着广泛的应用以外，在其它许多领域，如信号处理、图像识别、机器视觉甚至经济学、社会学等，也有着良好的应用前景。从事智能控制理论的研究必将有助于促进其自身以及相关学科的共同发展。1L本论文基于模糊逻辑与神经网络等智能控制理论，对实验室从英国Feedback公司购置的数字式倒立摆装置进行仿真和实时控制研究。本论文的主要工作包括：分别基于SIMULINK和神经网络理论建立了倒立摆系统的模型，前者基于倒立摆系统的数学模型，后者基于倒立摆系统的输入输出样本数据，都能很好地模拟真实系

3、统行为；分别基于神经网络和模糊逻辑理论设计了两种智能控制器，用于倒立摆系统的自垂直(Self-erecting)控制模式。其中，神经网络控制器通过学习倒立摆系统的行为，取得了较好的控制效果；而基于模糊逻辑的控制算法采用线性二次型调节器(Linearquadraticregulator)控制倒立摆的稳定，又采用模糊逻辑理论控制倒立摆的摆动；该方法可以大大减少模糊规则数，解决维数灾(Dimensiondisaster)问题，同时还具有较强的抗干扰能力和自适应性；将模糊逻辑与PID技术相结合，提出了一种直接控制

4、量型模糊PID控制器，并将其成功地运用于倒立摆系统的起重(CRANE)控制模式。由于模糊控制器的引入，使得控制算法在PID控制的基础上还具有更好的非线性特性和解决模型不确定性的能力；该控制算法倒立摆装置的智能控制研究摘要的仿真结果也表明，当给系统加入较大的脉冲扰动或者改变系统模型参数时，该控制器均仍然能很好地完成控制任务；将神经网络与PID技术相结合，提出了一种新型的神经元PID控制器。它采用带动量项的BP算法在线调整PID控制器参数，使得算法的收敛速度和稳定性大大提高，并具有较好的泛化能力。／该算法在倒

5、立摆系统CRANE控制模式中的实际应用表明，当有干犹作用于对象以及对象初值、模型参数等发生变化时，神经元PID控制器仍能对其进行很好地控制，这表明该控制算法具有很强的自适应性和鲁棒性；，广最后，本论文设计了倒立摆系统计算机实时控制的模块化结构，建立了倒立摆系统计算机实时控制的一般性方法，并对倒立摆系统分别进行了神经网络和神经元PID的实时控制化实现，取得良好的实时控制效果。关键字：倒立摆i实时智能控制，神经网络i模糊逻辑，、智能PIDAbstractThecontrolofinvertedpendulum

6、system(IPS)isatypicalexampleofapplicationofthecontroltheory．IPSisaninherentlyunstablesystemwhichisahighnonlinear,multi-variables，stronglycoupledandnon—minimumphasesystem．It’Softenusedtotestifytheefficiencyofnovelcontrolstrategy．Moreovegduetothesimilarityo

7、fcontrolofIPStothecontrolofrocket，aerocraft’Saviationandcrane，thecontrolalgorithmandconclusionofthispaperwillbeinstructivetosolveotherengineeringproblems．Nowadays，thetheoryofintelligentcontrolisimmature，manyresearchesareworthytobedoneonit．Moreover，intelli

8、gentcontroltheories，especially晒logic(FL)andneuralnetwork(NN)，areappliedwidelyinsignalprocessing，imageidentification，machinevisionevenineconomicsandsociology．Sotheresearchesofintelligentcontroltheorywillacceleratethe