倒立摆系统状态反馈控制器的设计【文献综述】

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1、毕业设计文献综述电气工程及其自动化倒立摆系统状态反馈控制器的设计前言倒立摆系统的控制是控制理论应用的一个典型范例。其结构简单、成本较低，便于用模拟或数字的方法进行控制。虽然其结构形式多种多样,但无论何种结构,就其本身而言,都是一个非最小相位、多变量、绝对不稳定的非线性系统。由于倒立摆系统的绝对不稳定,必须采取有效的措施稳定它。其控制方法在军工、航天、机器人领域和一般工业过程中都有着广泛的用途，如控制火箭发射垂直度、控制机器人平衡行走和控制卫星飞行姿态等。现代控制理论的研究人员将它视为典型的研究对象，这是因为倒立摆的控制过程能有效地反映控制中的许多关键问题，如镇定问

2、题、随动问题以及跟踪问题。二十世纪九十年代以来，更加复杂多种形式的倒立摆系统成为控制理论研究领域的热点[3]。对倒立摆机理的研究具有重要的理论和实际意义，成为控制理论中经久不衰的研究课题。倒立摆系统不仅具有结构简单、原理清晰、易于实现等特点，而且可以用与它有关的实验来研究控制理论中许多典型问题，这主要是因为它是一个典型的多变量系统。许多理论都可以用在这样的非线性系统，这些理论有观测器理论、状态反馈理论和滤波理论等。倒立摆实验模型对现代控制理论的教学来说，自然成为一个相当理想的实验模型，而且也可以作为数控技术应用的典型的对象。另一方面对系统的研究也比较有实用价值。日

3、常生活中的一些控制问题和倒立摆控制都很相像，如我们所见到的任何重心在上、支点在下的控制问题，控制空间飞行器和各类伺服云台使之稳定的问题。除此之外，我们可以利用倒立摆系统的不稳定、多变量、非线性等特性来描述线性控制领域中不稳定系统的稳定性和非线性控制领域中的变结构控制、无源性控制、自由行走、非线性观测器、摩擦补偿、非线性模型降阶等控制思想，并且不断从中发掘出新的控制理论和控制方法，相关的成果在航空航天和机器入学方面获得了广阔的应用[1]。主题一、对倒立摆的控制，当前有几种控制方法来实现控制。它们有线性理论控制、预测控制、变结构控制和智能控制等。（1）线性控制理论方法

4、线性理论控制就是近线性化处理倒立摆系统的非线性模型，处理完后，能在系统的平衡点附近获得线性化模型，接着利用各种线性系统控制器的设计方法，获得期望的控制器。像这样的控制方法有常规PID控制、状态反馈控制、线性二次型LQR控制算法。对于模型简单、非线性较小的直线一、二级倒立摆控制时，这个方法能解决这类倒立摆的稳定性问题。而对于模型复杂、非线性较强的三、四级以及多级倒立摆控制时，线性系统的设计方法就有很大的局限性，因此这需要用更合理、更有效的方法来设计[2]。（2）预测控制和变结构控制方法因为倒立摆系统是个非线性、多变量系统，这就使得它与线性控制理论之间有很大的矛盾。针

5、对这样的非线性、多变量被控对象，人们意识到了要用有非线性特性的多变量控制去解决非线性、多变量系统，于是人们逐渐研究了变结构控制、预测控制和自适应控制。变结构控制是一种非连续控制，当控制对象由任意位置到滑动曲面上时，系统仍可保持稳定性和鲁棒性，不过系统还存在着颤抖。预测控制是一种优化控制方法，它不强调结构，强调的是实模型的功能。变结构控制、预测控制和自适应控制这三种控制在理论上可以取得比较好的控制效果，不过因为成本较高，控制方法复杂，在快速变化的系统上不容易实时实现[2]。（3）智能控制倒立摆系统中的智能控制方法主要有模糊控制、神经网络控制、云模型控制、遗传算法、拟

6、人智能控制和仿人智能控制等。由于倒立摆系统是一个多变量的不稳定系统将多变量进行简化引起了一些学者的兴趣。程逼雁等利用传统的控制理论得出各状态向量间的综合关系，利用系统的状态变量构造综合误差和综合误差变化率，从而将多个状态变量简化为和然后在此基础上，通过仿真寻优与重复试验相结合的方法，得到控制二级倒立摆所谓的“最优参数”且为了使输出量等级更为腻,采取了高精度的清晰化方法来得到多级的清晰化输出。但是该算法仅仅引入了模糊的思路，并没有将模糊理论中的模糊化与解模糊等过程真正运用于控制算法中。而刘春生等的研究正好弥补了这一缺憾，他在程逼雁等的研究基础上将和作为输人、倒立摆系

7、统输人作为输出，设计模糊控制器，取得了良好的效果，控制结果显示，系统的、响应速度和稳态精度都明显好于前一算法。姚宏伟等使用模糊动态聚类等算法得到倒立摆系统的离散模糊动态模型进而得到该离散动态模糊模型的状态空间描述。并在此基础上，结合鲁棒稳定性原理、线性控制器的设计方法等设计模糊控制器，同时，作者还提出了一个衡量聚类有效性的函数用以确定模糊规则的数目。由于该方法的控制输出连续，从而使得系统输出相当平滑，能很好地控制倒立摆系统的行为。这些论文将模糊技术的基础理论运用于倒立摆系统的控制中，取得了较好的效果，但由于模糊控制理论先天的缺陷以及倒立摆系统控制的复杂性，这些控制

8、算法仍可能