基于二级倒立摆的自适应神经网络模糊控制

针对二级倒立摆系统,提出了一种先进的智能控制策略．该种方法采用BP算法与梯度下降法结合的混合算法对Takagb-Sugeno模糊模型中的前项及后件参数进行优化修正,在已获得的客观输入输出数据对的基础上,提出一种基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS来对倒立摆系统进行建模和控制．仿真结果表明,所提出的设计方法是正确的和可行的．     

自适应神经网络模糊控制在倒立摆中的应用

应用MATLAB的模糊控制工具箱,设计了用于倒立摆系统的模糊控制器,并且利用神经网络能够自学习的特点,采用反向传播算法对倒立摆控制样本数据进行了学习,调整了各变量的隶属函数,从而使学习后的模糊控制器更能适应倒立摆系统控制的需要。把学习前后的模糊控制器用于倒立摆系统进行了实验对比,结果表明学习后的控制器控制效果明显优于学习前的控制器。     

倒立摆系统的模糊控制方法

阐述了基于二级倒立摆的两种模糊控制方法,即模糊逻辑控制方法和分层模糊控制方法．模糊逻辑控制方法是将二级倒立摆系统的6个状态变量加权变化为两个参变量,再用模糊控制器实现稳定控制．而分层模糊控制是将状态变量分解为子系统,设计下层模糊控制器对其控制,上层模糊控制器负责整个系统的协调和管理,实现稳定控制．实验结果表明：分层模糊控制较模糊逻辑控制具有更好的控制效果．     

基于粒子群算法的变论域模糊控制在二级倒立摆中的研究

为了实现二级倒立摆系统的快速稳定控制,设计了一款基于粒子群算法的变论域模糊控制器。通过对二级倒立摆系统结构和参数的分析,建立了二级倒立摆的数学模型,再利用粒子群算法优化了变论域模糊控制器的参数,改进了控制器的性能,最后通过仿真证明该算法切实可行。     

混沌系统变论域自适应模糊控制

针对未知不完全可测的非线性系统,提出基于状态观测器的自适应模糊变论域输出反馈控制,为了抑制外部扰动和参数变化对系统性能的影响,采用监督控制器将系统的状态约束在给定的范围之内,从而提高了控制器的精度和鲁棒性.利用Lyapunov函数证明了观测器-控制器系统的稳定性;在所有状态一致有界的前提下,整个自适应控制算法能够保证闭环系统的稳定性.将该算法应用于Duffing和Chua's混沌系统,仿真结果证明了控制方法的有效性,系统具有快的响应和无稳态误差.     

模糊控制在倒立摆系统控制中的应用

针对人们熟知的倒立摆系统,提出了解决多变量强耦合系统的控制方法一首先明确控制对象的被控变量,分析得到系统的被控量优先顺序,先控制优先级别高的变量,然后再逐步控制优先级低的其它变量.本文正是基于这种方法对倒立摆的控制问题进行了研究.倒立摆的角度和位置是倒立摆的两个被控制量,分析知道角度比位置优先级高,所以应该先控制角度,然后再控制倒立摆的位置.仿真结果表明,对于多变量系统,模糊控制是很有效的.     

基于Matlab的非精确倒立摆系统模糊控制

针对一种实际非精确的单级倒立摆系统，提出了一种专家模糊控制方法，在Matlab环境下编程，通过MEX接口与数据采集卡进行数据交换，将传感器检测到的角度和位移变量及其变化率经过模糊化，通过在线查询规则库的方式进行实时模糊推理，并通过解模糊运算给出控制信号作用于倒立摆系统。实验结果表明，采用此方法，在Matlab环境下进行实时控制可以获得满意的效果。     

模糊控制在二级倒立摆系统中的应用

针对多变量、非线性、强耦合性的二级倒立摆系统的稳定控制问题.首先,为解决模糊控制在多变量系统中常遇到的"规则爆炸"问题,提出了一种基于融合函数的模糊控制方法,该方法将最优控制理论与模糊控制理论相结合,运用LQR控制方法设计了融合函数,减少了模糊控制器的规则数,并对控制参数进行了寻优和调整.其次,对系统进行了仿真分析,结果表明这种方法是有效的.最后,利用固高公司GLIP2003倒立摆系统验证了设计结果,并达到了较好的控制效果.     

单级倒立摆区间值Trapmf-Trimf型模糊控制

给出了区间值模糊控制原理,选择Trapmf型和Trimf型的函数作为输入、输出变量的隶属函数,形成区间结构,设计控制器模块,进行了系统仿真与实时控制实验.实验表明:倒立摆的区间值模糊控制比点值模糊控制表现出较好的性能.     

基于遗传算法优化的双回路模糊控制倒立摆系统

通过遗传算法、模糊控制、PID的结合,对直线一级倒立摆的平衡控制问题进行了优化控制。首先用牛顿-欧拉法建立倒立摆的动力学模型,得出系统的传递函数和状态空间表达式,分析系统的稳定性和可控性。以此为基础,先设计了PID单回路和双回路控制器;然后用遗传算法优化PID参数;再用优化的参数设计双回路模糊PID控制器;并用MATLAB对系统进行了仿真。纵向和横向控制方法的对比分析表明:该方案控制效果最好,能同时控制角度和位移;其参数可在最优PID初值的基础上在线修改,实现最佳调整,使对象具有良好的静态和动态性能。     

倒立摆系统的Lagrange方程建模与模糊控制

针对多变量、非线性和强耦合性的倒立摆系统,采用分析力学中的Lagrange方程来建立其动力学方程,并提出一种基于模糊组合变量的控制方法·研究结果表明,利用分析动力学方法来建立倒立摆系统的数学模型可以大大降低建模的复杂性,仿真研究和实际物理系统的实验结果证明了所提出控制方法的有效性     

基于模糊控制二级倒立摆实验装置的二次开发

二级倒立摆实验装置系统采用直流电机驱动和内置DSP芯片控制,通过RS-232串行总线与计算机通信。由于该系统的数学模型是非线性的。很难用经典的控制方法时其实现实时控制,基于此时实验装置的控制系统进行二次开发,引入了模糊控制方法改善原有的线性控制算法。模糊控制的核心是模糊控制规则,所以确定合适有效的控制规则成为解决问题的关键,而采用基于经验和基于系统仿真结果相结合的方法,制定出了简单适用的规则库。调试结果表明,系统具有良好的稳定性。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

基于模糊控制的单臂旋转倒立摆系统研究

研究的是单支点垂直旋转式倒立摆系统,采用步进电动机进行驱动。由于其系统的复杂性,采用模糊控制的方法进行控制。以拉格朗日动力学分析方法为基础,推导并建立倒立摆的运动方程。为了得到简便的数学模型采取方程近似化处理。通过MATLAB仿真软件进行仿真,验证其结论的正确性和方法的可行性。     

基于模糊控制的旋转型双支点倒立摆系统

对旋转型垂直式倒立摆系统的机械结构及控制系统进行了研究,提出了基于最优控制的T-S模型模糊控制方案,即采用最优控制理论对此模型实现分段控制作为底层控制和基于T-S模型的模糊控制相协调的上层控制,来实现倒立摆系统的稳定控制。采用MATLAB/Simulink对该方法进行仿真,结果验证了基于T-S模型的模糊控制理论对旋转型倒立摆系统控制的有效性。     

倒立摆系统的滑模变结构稳定控制

应用滑模变结构理论对倒立摆系统的稳定控制进行了应用研究,基于滑模变结构理论二次型指标最优化方法设计了状态反馈控制器.作为对理论工作的验证,将设计的控制器应用到固高科技有限公司生产的直线倒立摆实验设备上,实验表明该方法得到的控制器具有较好的控制效果.     

基于二级倒立摆实验装置模糊控制

引入模糊控制改善原有的线性控制算法,对二级倒立摆实验装置系统进行了二次开发。将经验和基于系统仿真结果相结合,制定出了简单适用的规则库。该实验系统的实例仿真及调试结果表明,系统具有良好的稳定性,在抑制外部扰动和实时控制性方面,本方法优于经典的状态反馈最优控制。     

基于模糊控制和PID控制的一阶倒立摆系统建模与仿真

对一阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究.建立了系统数学模型,分别采用模糊控制和PID控制策略设计了控制器,并用Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真实验研究.仿真实验结果不仅证明了两种控制策略对系统平衡控制的有效性,同时也展示了它们的控制品质和特性.     

低压铸造系统压力变论域模糊控制设计与研究

低压铸造法具有投资少、设计方便、铸件精度高以及节能环保等优点.在铸造行业中特别是薄壁铸件生产中所占有的比例越来越大,逐渐成为铸造领域中的新焦点.针对低压铸造工艺过程的理想数学模型在实际运行中扰动因素给控制精度带来不利影响的问题,提出了变论域模糊控制算法,通过阶跃信号和方波信号验证了系统的鲁棒性.仿真结果表明变论域模糊控制算法能减小受控系统的跟随误差,并保证系统的稳定性.     

基于模糊控制二级倒立摆实验装置的二次开发

二级倒立摆实验装置系统采用直流电机驱动和内置DSP芯片控制，通过RS-232串行总线与计算机通信。 由于该系统的数学模型是非线性的，很难用经典的控制方法对其实现实时控制，基于此对实验装置的控制系统进 行二次开发，引入了模糊控制方法改善原有的线性控制算法。模糊控制的核心是模糊控制规则，所以确定合适有 效的控制规则成为解决问题的关键，而采用基于经验和基于系统仿真结果相结合的方法，制定出了简单适用的规 则库。调试结果表明，系统具有良好的稳定性。