《倒立摆智能控制算法的研究毕业(设计)论文》由会员分享，可在线阅读，更多相关《倒立摆智能控制算法的研究毕业(设计)论文（69页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、摘要毕业论文倒立摆智能控制算法的研究摘要倒立摆是典型的多变量、非线性、强耦合的自然不稳定系统。本设计选用单级旋转倒立摆，采用模糊控制的智能算法进行倒立摆的稳定控制研究。为了克服模糊控制中存在的不足之处，引入了线性二次最优控制和状态变量融合函技术。论文主要工作如下：采用用拉格朗日方程建模法建立旋转式倒立摆系统数学模型，并对其线性化得到系统的状态方程。首先利用线性二次最优控制对倒立摆进行了稳定控制仿真研究，求得最优状态反馈阵；为了解决控制中的“规则爆炸”问题，引入了融合技术。本文所使用的融合技术是根据线性二次最优控制原理，计算出倒立摆系统的状态反馈矩阵，生成转换状态向量的融合函数，采用融合技术设计
2、 “线性融合函数”将最优控制理论与模糊控制算法的结合起来设计模糊控制器。用Matlab/Simulink工具对旋转倒立摆模糊控制系统进行仿真研究，最后结果证明：所设计的模糊控制器可以实现对倒立摆系统的稳定控制。关键词单级旋转倒立摆；线性二次最优控制；状态融合函数；模糊控制I 燕山大学本科生毕业设计（论文）AbstractInverted pendulum is a typical，multi-variable. inverted pendulum non-liner， Intelligent algorithm based on fuzzy control research on stabil
3、ity of Inverted Pendulum control. In order to overcome the deficiencies in the fuzzy control， and introduces linear quadratic optimal control and status variables fusion technology. Main work of the thesis is as follows:The mathematical model of the inverted pendulum with Lagrange equation is deduce
4、d. First， by using linear quadratic optimal control Simulation Study on stability control of Inverted Pendulum， find the optimal State Feedback matrix ; The fusion techniques used in this article is based on the linear quadratic optimal control theory, to calculate the Inverted Pendulum System State
5、 Feedback matrix, the resulting conversion integration of the state vector functions. And then uses the fusion design linear combination of functions The combination of fuzzy control algorithm of optimal control theory and design of fuzzy controller. With matlab/simulink tool Simulation Study on fuz
6、zy control system of Rotary Inverted Pendulum， the final results proved that the design of fuzzy controller can be achieved on stability control of Inverted Pendulum systems.Keywords rotational inverted pendulum； linear quadratic optimal control；State Fusion function； fuzzy controlI 目 录摘要IAbstractII
7、第1章 绪论11.1 课题背景11.2 倒立摆研究发展现状11.3 倒立摆系统的控制算法21.3.1 经典控制理论的方法21.3.2现代理论控制方法21.3.3 智能控制方法31.4 本课题研究的主要内容5第2章 倒立摆系统的定性分析和数学建模62.1 倒立摆系统的特性分析62.2 倒立摆系统的建模72.2.1 旋转倒立摆的控制结构分析72.2.2 数学模型的建立82.3本章小结11第3章 倒立摆LQR控制器的设计与仿真123.1 LQR控制器的设计与调节123.2 LQR控制器的仿真研究143.3本章小结17第4章 模糊控制原理与模糊控制器设计184.1 模糊控制理论的基本知识184.1.1
8、模糊控制的数学基础184.1.2模糊控制系统的特点194.2模糊控制器基本原理204.3 模糊控制器设计214.3.1 模糊控制器的结构设计224.3.2 精确量的模糊化方法234.3.3 模糊推理244.3.4 模糊量的去模糊化264.4 本章小结27第5章 倒立摆系统模糊控制器的设计与仿真295.1 状态变量融合设计295.1.1状态变量融合技术295.1.2.最优状态变量合成函数的设计295.2 基于变量融合模糊控制器的设置315.3 量化因子和比例因子355.4 基于变量融合模糊控制器的仿真365.5本章小结39结论41参考文献42致谢45附录1 开题报告46附录2 文献综述50附录3
9、 中期报告.52附录4 外文译文及其复印件55 III第1章 绪论第1章 绪论1.1 课题背景杂技演员顶杆表演是人们熟悉的一种表演形式，不仅需要精湛的技艺，更重要的是它的物理机制与控制系统的稳定性密切相关。它深刻地揭示了自然界的一种基本现象，即一个自然不稳定的被控对象，通过人的直觉的、定性的控制手段，就可以具有良好的稳定性。倒立摆系统的控制策略和杂技运动员顶杆平衡表演的技巧有异曲同工之处1。 倒立摆控制是一个经典的控制平衡问题。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2。倒立摆系统是一种高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦
10、合的系统，是进行控制理论研究的典型实验平台。对倒立摆的研究不仅有深刻的理论意义，还有重要的工程背景3。工程中的许多控制问题，都和倒立摆的控制有很大的相似性，如海上钻井平台的稳定控制、卫星发射架的稳定控制、火箭姿态控制、飞机安全着陆、化工过程控制、步行机器人的稳定控制等都可以用倒立摆来进行模拟。可见，倒立摆控制的研究具有重要的理论与实际意义8。1.2 倒立摆研究发展现状国外对倒立摆系统的研究始于上世纪五十年代，麻省理工学院机电工程系的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级倒立摆试验装置4。1995 年，Tetsuhiko Yamamoto， Shin-ichi Hanada 等人提出了应用遗
11、传算法优化神经网络控制单级倒立摆制9。1996 年，Lin ZL.， Gutmann M， Shamash YA，Saberi A 提出采用线性状态反馈方法控制单级倒立摆12。2002 年，Seong Ik Han， Jong Shik Kim， Jae Weon Choi 应用非线性鲁棒 H 控制平行倒立摆。国内的研究工作是从八十年代开始的， 1982 年，西安交通大学采用最优控制和降维观测器完成了二级倒立摆系统的研制和控制15。蒋国飞，基于 Q 学习算法和 BP 神经网络进行倒立摆控制，实现了神经网络在控制上的应用。王卫华在 1999 年，运用专家模糊控制，实现了单级倒立摆的动态控制。中国
12、的大连理工大学李洪兴教授领导的“模糊系统与模糊信息研究中心”暨复杂系统智能控制实验室采用变论域自适应模糊控制成功地实现了四级倒立摆13。是世界上第一个成功完成四级倒立摆实验的国家。2003 年 将变论域自适应模糊控制理论结合最优控制理论和经典 PID 控制理论的某些特点形成了具有高维PID 调节功能的变论域自适应控制理论，实现了对平面三级倒立摆系统的实物控制。2005 年国防科技大学罗成教授等人利用基于 LQR 的模糊插值实现了五级倒立摆的控制28。现在的神经网络与预测控制算法的接合理论，拟人智能控制理论，云模型控制理论。由许多现代控制理论的研究人员一直将它视为典型的研究对象，不断从中发掘出新
13、的控制策略和控制方法，相关的科研成果在航天科技和机器人学方面获得了广阔的应用。近年来，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。1.3 倒立摆系统的控制算法早期的倒立摆控制大多采用状态反馈，随着智能控制理论的发展，人们逐渐将模糊控制算法、神经网络理论等智能控制理论用于控制倒立摆。目前，倒立摆常见的控制方法有如下几种：1.3.1 经典控制理论的方法一级倒立摆系统的控制对象是一个单输入两输出的非最小相位系统，它提供了用经典控制理论解决单输入多输出系统的控制方法。根据对系统的力学分析，应用牛顿第二定律，建立倒立摆非线性的运动方程8，并进行线性化，拉氏变换，得出传递函数，从而得到零、极点
14、分布情况，根据使闭环系统能稳定工作的思想设计控制器。为此，需引入适当的反馈，使闭环系统特征方程的根都位于左平面上。用经典控制理论的频域法设计非最小相位系统的控制器并不需要十分精确的对象数学模型，因为只要控制器使系统具有充分大的相位裕量16，就能获得系统参数很宽范围内的稳定性。但是，由于经典控制理论本身的局限性，它只能用来控制一级倒立摆，对于复杂的二级、三级倒立摆却无能为力。1.3.2现代理论控制方法用现代控制理论方法的前提是倒立摆在平衡点附近，偏移很小，系统可以近似用线性模型来描述。将倒立摆系统的非线性化的模型在系统平衡点附近进行近似线性化处理得到线性化的模型，然后再利用线性系统控制器设计方法
15、得到控制器。用这类控制方法对于一、二级倒立摆进行稳定控制，可以得到较好的效果，但对于三级及三级以上的倒立摆系统，有很大局限性。现代控制的典型方法有状态反馈控制、LQR控制算法20等。状态反馈控制主要是用H状态状态反馈来实现的。通过对倒立摆的物理模型进行分析，建立倒立摆的动力学模型，然后使用状态空间理论推导出状态方程和输出方程，应用H状杰反馈和Kalman滤波相结合的方法，对倒立摆讲行控制。1.3.3 智能控制方法智能控制是控制理论发展的高级阶段，主要解决传统方法难以实现的复杂系统的控制问题，其中包括智能机器人系统，复杂的工业过程控制系统，航天航空控制系统，社会经济管理系统以及交通运输系统等。而基于包含模糊逻辑、人工神经网络和遗传算法22在内的智能控制是当前自动化学科中最火热的研究领域之一。(1) 神经网络控制神经网络能够任意充分地逼近复杂的非线性关系，能够学习与适应严重不确定性的系统的动态特性，所有定量与定性的信息都等势分布贮存在网络内的各
