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1、沈阳建筑大学 硕士学位论文 基于LabVIEW的平衡车建模与仿真研究 姓名：万明伦 申请学位级别：硕士 专业：机械电子工程 指导教师：孙军 2011-03 硕士研究生学位论文 Abstract I 摘 要 基于倒立摆模型的平衡车属于轮式机器人的范畴， 其动力学系统具有多变量、 非线性、 强耦合、参数不确定等特性，这使得它成为验证各种控制算法的理想模型。同时，其体积 小、结构简单、运动灵活，适于在狭小和危险的空间内工作，在民用和军事上有着广泛的 应用前景，因此本文选择平衡车作为研究对象具有重要的理论意义和应用价值。 LabVIEW 是图形化的编程语言和开发环境， 被称为工程师的语言， 借助 La
2、bVIEW 控 制设计工具包，可以方便快速的对平衡车系统进行建模、分析和控制算法设计。美国国家 仪器公司（NI）推出的 CompactRIO 是一款工业级嵌入式测控系统，集成了嵌入式实时 （Real- time）控制器、可编程硬件逻辑（FPGA）和可重配置的 I/O 模块。NI CompactRIO 系统和 LabVIEW 开发环境可以无缝连接， 使用户可以轻松的通过图形化开发环境访问底 层硬件，快速建立平衡车嵌入式硬件控制系统，并把在上位机上经过仿真验证的成功的算 法部署到平衡车控制器里面，整个开发流程清晰，界面友好，能大大缩短平衡车从算法到 原型的开发时间。 本文旨在探讨平衡车控制系统设计
3、、数学建模和控制算法设计相关问题。 在分析和借 鉴国内外平衡车的控制系统结构组成基础上，我们选择 NI 的 CompactRIO 嵌入式测控系 统构建平衡车的控制系统。通过分析平衡车的运动规律，建立了小车的运动学模型，得到 小车动能、势能和耗散能的数学模型，并根据拉格朗日方程建立小车的动力学模型，基于 小车的状态空间模型，进行了小车系统稳定性、能控性和能观性分析，为平衡车控制器的 设计提供理论依据。 极点配置、 线性二次型算法和模糊控制算法都是平衡车适用的控制算法。 本文中基于 LabVIEW 及其控制设计工具包完成了平衡车的极点配置控制器、线性二次最优调节器 （LQR） 和模糊控制器的设计，
4、并通过对平衡车三种控制器的平衡控制和位移跟踪控制效 果仿真， 都获得了理想的平衡控制与位移跟踪效果。在最后对本论文中用到的三种控制算 法进行了对比分析，结果表明，模糊控制有好的鲁棒性和瞬态性，极点配置控制次之， LQR最差，但是 LQR有很好的稳态特性，而且实现难度较低。 关键词：平衡车；L a b V I E W ；极点配置；最优二次调节器；模糊控制 II Abstract 硕士研究生学位论文 Abstract Self- balancing vehicle based on the inverted pendulum model,with multi- variable, non- lin
5、ear, strong coupling, time- varying, and parameters of uncertainty. This complex experimental device has become an ideal platform to study control theory and control technology. The vehicle is small in mechanism and can make a flexible motion. So it is fit for tasks in narrow and dangerous space and
6、 has a wide foreground both in civilian and military application. Therefore in this paper we choose self- balancing vehicle as the research object, because its important theoretical significance and application value. The LabVIEW is graphical programming languages and development environment, called
7、 the engineers language, Using the LabVIEW control design toolkit, can facilitate rapid to modeling, analysis and design control algorithm for self- balancing vehicle system. The national instruments (NI) launched the CompactRIO which is a section industrial- class embedded measurement and control s
8、ystem, it integration of the embedded real- time controller, programmable hardware logic and reconfigure the I/O modules. NI CompactRIO system and the LabVIEW development environment can seamless connection, users can easily through the graphical development environment access to low- level hardware
9、, quickly built balanced car embedded hardware control system, and in the upper machine with simulation verify the algorithm of the successful deployment to car controller inside,the entire development process is clear, friendly interface, can greatly shorten the balanced car from algorithm to proto
10、type development time. The control system design，mathematical modeling and controller developing processes involved in self- balancing vehicle are mainly discussed in this paper. Based on in analysis inter- external self- balancing vehicle of control system structure composition, we choose the NI Co
11、mpactRIO embedded measurement system to constructe the control system for self- balancing vehicle.Through kinematics analysis of self- balancing vehicle, the kinematics model was established. The mathematic models of self- balancing vehicle s kinetic energy, potential energy and dissipative energy w
12、ere obtained. Then, self- balancing vehicle s dynamic model was established by Lagrange equation. Then based on the linear state equation model, the controllabilty, observability, stability are analyzed.both kinematic and dynamic model provide a theoretical basis for the design of control strategy.
13、Poles configuration, linear quadratic algorithm and fuzzy control algorithm are applicable control algorithm for self- balancing vehicle. In this paper, based on the LabVIEW and control design toolkit we designed pole configuration controller, linear quadratic optimal regulator and fuzzy controller
14、for self- balancing vehicle, And through the balance control effect and 硕士研究生学位论文 Abstract III displacement tracking control effect simulation with the three kins of control algorithm, the balance control effect and speed tracking effect are very well. At last we contrast analysis the three control
15、algorithm, the analysis results show that, fuzzy control has best robustness and transient characteristics, Poles configuration control is second, LQR worst. But LQR have very good steady characteristics, and realize easier. Keywords: Self- balancing vehicle; LabVIEW; Pole configuration; Linear Quad
16、ratic Regulate; Fuzzy control 声 明 本人声明， 所呈交的学位论文是在导师的指导下独立完成的。论文 中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外， 不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其它学位而使用过的材料。 与我共同工作过的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 作者签名： 日 期： 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了解沈阳建筑大学有关保留、 使用 学位论文的规定： 即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权沈阳建筑大学可以将 学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 （如作者 和导师同意论文交流，请在下方签名；否则视为不同意。 ） 作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后： 不限 半年 一年 一年半 两年 作者签名：
