旋转式倒立摆的稳定控制研究

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时间:2019-02-28

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1、山东大学硕士学位论文摘要倒立摆稳定控制是一个经典的控制问题。作为典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,一直是控制理论与应用的热点问题,不但是验证现代控制理论方法的典型实验装置,而且其控制方法和思路在一般工业过程亦有广泛的用途,因此倒立摆系统的研究具有重要的理论研究和实际应用价值。许多抽象的控制概念如控制系统的稳定性、可控性、系统收敛速度和系统抗干扰能力等,都可以通过倒立摆系统直观的表现出来。倒立摆系统的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合等特性使得许多现代控制理论的研究人员一直将它视为研究对象

2、。他们不断从研究倒立摆控制方法中发掘出新的控制方法,并将其应用于航天科技和机器入学等各种高新科技领域。本文利用线性二次最优控制和模糊控制两种方法对旋转式倒立摆进行稳定控制研究,仿真和实验结果证明了所采用控制方法的有效性。论文主要工作如下:阐述了倒立摆系统控制的研究发展过程和现状,利用牛顿力学分析法建立旋转式倒立摆系统的动态方程,然后对得到的动态方程在平衡点附近进行线性化处理,得出其线性化方程,最后对倒立摆系统进行了能控性分析,证明倒立摆系统是自然不稳定系统,但在平衡点是能控的。利用线性二次最优控制对旋

3、转倒立摆进行了稳定控制仿真研究。适当选取最优状态加权阵,求得最优状态反馈阵,然后对旋转倒立摆进行稳定控制仿真研究。运用最优控制方法设计最优状态变量合成函数,减少模糊控制器输入变量的维数,成功解决了材规则爆炸"问题。分析量化因子对控制效果的影响,采用非线性量化因子,从而提升模糊控制器的性能品质。利用Matlab/SimulinkI具进行了旋转倒立摆模糊控制系统的仿真研究。该工具使模型的建立更具灵活性,给仿真带来很大方便,从而成功实现旋转倒立摆模糊控制的仿真。在VC控制平台上,利用线性二次最优控制和模糊控

4、制两种方法,编写旋转倒立摆稳定控制算法程序,成功实现了旋转倒立摆的稳定控制。仿真结果证明:所设计的模糊控制器可以实现旋转倒立摆系统的稳定控制。山东大学硕士学位论文最后将该控制算法运用到倒立摆实物系统中,也取得了令人满意的控制效果。Il关键词:倒立摆:线性二次最优控制;模糊控制山东大学硕士学位论文ABSTRACTStabilitycontrolofinvertedpendulumisaclassiccontrolproblem.Asatypical,multi—variable,non-linear,a

5、bsolutelyinstablesystem,invertedpendulumhasbeenthehotissuesofcontroltheoryandapplications.Invertedpendulumisatypicalexperimentalsetuptoverifymodemcontroltheorymethods,andthecontrolmethodsandideasarewidelyusedingeneralindustrialprocess.Sotheinvertedpendu

6、lumsystemhasanimportanttheoreticalsignificanceandpracticalsignificance.Invertedpendulumsystemcanshowmanyabstractconceptssuchasstabilitycontrol,controllability,systemspeedandconvergence,anti·interferenceability.Manyresearcherswhostudymodemcontroltheoryha

7、vealwaysregardedinvertedpendulumasstudyingobject,becauseithascharacteristicssuchasmultivariable,nonlinearandstrongcoupling.Theyhaveexplorednewcontrolmethodsfrominvertedpendulumresearchandusedinspacetechnologyandstudyonavarietyofhi曲一techscienceandtechnol

8、ogy.Inthispaper,twomethods,linearquadraticoptimalcontrolandfuzzycontrolforthestabilityofinvertedpendulum,wereused.Simulationandexperimentalresultsprovedtheeffectivenessofcontrolmethodsused.Mainworkofthethesisisasfollows:Thedevelo

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