【正文】 ，把人工智能的方法引入控制系統(tǒng)，、“變論域自適應模糊控制理論”成功地實現(xiàn)了全球首例“四級倒立擺實物系統(tǒng)控制” . 而由此項理論產(chǎn)生的方法和技術將在半導體及精密儀器加工、機器人技術、導彈攔截控制系統(tǒng)、航空器對接控制技術等方面具有廣闊的開發(fā)利用前景。對倒立擺這樣的一個典型被控對象進行研究，更重要的是實現(xiàn)其控制穩(wěn)定的過程中不斷發(fā)現(xiàn)新的控制方法，探索新的控制理論，并且可以促成相互間的有機結合。目前有關倒立擺的研究主要集中在亞洲，如中國的北京師范大學、北京航空航天大學、中國科技大學、日本的東京工業(yè)大學、東京電機大學、東京大學、韓國的釜山大學、忠南大學，此外俄羅斯的圣彼得堡大學、美國的東佛羅里達大學、俄羅斯科學院、波蘭的波茲南技術大學、雖然各種新型倒立擺不斷問世，但是可自主研發(fā)生產(chǎn)倒立擺裝置的廠家并不多，目前國內(nèi)廠家還包跨（韓國）奧格斯科技發(fā)展有限公司和加拿大Quanser公司（FT2840型倒立擺）、保定航空技術事業(yè)有限公司，最近，鄭州微納科技有限公司的微納科技直線電機倒立擺的研制取得了成功。倒立擺的研究具有重要的工程背景：1)機器人的站立與行走類似雙倒立擺系統(tǒng)，盡管第一臺機器人在美國問世至今已有三十年的歷史，機器人的關鍵技術——機器人的行走控制至今仍未能很好解決。2)在火箭等飛行器的飛行過程中，為了保持其正確的姿態(tài)，要不斷進行實時控制。3)通信衛(wèi)星在預先計算好的軌道和確定的位置上運行的同時，要保持其穩(wěn)定的姿態(tài)，使衛(wèi)星天線一直指向地球，使它的太陽能電池板一直指向太陽.4)偵察衛(wèi)星中攝像機的輕微抖動會對攝像的圖像質(zhì)量產(chǎn)生很大的影響，為了提高攝像的質(zhì)量，必須能自動地保持伺服云臺的穩(wěn)定，消除震動。5) 為防止單級火箭在拐彎時斷裂而誕生的柔性火箭(多級火箭)， ，火箭飛行控制和各類伺服云臺穩(wěn)定有很大相似性，因此對倒立擺控制機理的研究具有重要的理論和實踐意義。、神經(jīng)網(wǎng)絡控制、云模型控制和擬人智能控制等。1）模糊控制經(jīng)典的模糊控制器利用模糊集合理論將專家知識或操作人員經(jīng)驗形成的語言規(guī)則直接轉(zhuǎn)化為自動控制策略(專家模糊規(guī)則查詢表)，其設計不依靠對象精確數(shù)學模型，而是利用其語言知識模型進行設計和修正控制算法. 程福雁等運用模糊規(guī)則控制，將現(xiàn)代控制理論與模糊控制理論相結合，將成熟的現(xiàn)代控制理論用于模糊控制器中處理多變量問題，是一種可行的方法和思路。從這些文獻中可以看出，常規(guī)的模糊控制器的設計方法有很大的局限性。首先難以建立一組比較完善的多維模糊控制規(guī)則。針對以上問題，低層子系統(tǒng)的模糊控制器構成執(zhí)行器，高層子系統(tǒng)的模糊控制器起協(xié)調(diào)作用；張乃堯等采用模糊雙閉環(huán)的方案，該模型建模方法的本質(zhì)在于：，獨立設計的模糊控制器和觀測器成功穩(wěn)定單級倒立擺。2) 神經(jīng)網(wǎng)絡控制80年代以來，神經(jīng)網(wǎng)絡逐漸被運用于倒立擺系統(tǒng)的研究。周建波等采用基于BP網(wǎng)絡的規(guī)則控制也解決了倒立擺的穩(wěn)定控制問題。徐紅兵等提出了基于變結構的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法，實現(xiàn)了二級倒立擺系統(tǒng)的控制。神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法存在的主要問題是：缺乏一種專門適用于控制問題的動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡，而且多層網(wǎng)絡的層數(shù)、隱層神經(jīng)元的數(shù)量、激發(fā)函數(shù)類型的選擇缺乏指導性原則以及如何進行動態(tài)網(wǎng)絡的穩(wěn)定性分析等。3) 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡不同，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡中的結構和權值有一定的物理意義，它的結構和初始權值可根據(jù)先驗知識人為的加以選擇。這樣網(wǎng)絡的學習速度大大加快，泛化能力增加，并在一定程度上回避了梯度優(yōu)化算法帶來的局部極小值問題。，形成模糊控制器。試驗結果證明這一方法的有效性和控制器較強的魯棒性。4) 基于遺傳算法的控制方法遺傳算法GA是一種自適應啟發(fā)式的全局性搜索優(yōu)化方法，、魯棒性強，是一種隨機優(yōu)化技術。5) 擬人智能控制張明廉等運用問題規(guī)約原理，得到一系列的子問題，如果能夠找到這些子問題的解決方法，然后進行逆向求解，很值得在其他問題研究中加以借鑒。6) 利用云模型實現(xiàn)智能控制倒立擺用云模型實現(xiàn)智能控制倒立擺的定性控制機理，給出定性定量之間轉(zhuǎn)換的云模型的形式化表示，以反映語言值中蘊涵的模糊性和隨機性，依此理論進行智能控制倒立擺的機理探討及不確定性推理方法研究。 課題研究中面臨的問題以及工作重點1）收集資料，查閱文獻，了解倒立擺控制系統(tǒng)的原理及模型建立方法；2）了解智能控制（模糊控制）發(fā)展的概況、特點及主要方法；3）進行基于TS模糊模型的倒立擺智能控制器設計；4）運用MATLAB語言進行倒立擺模糊控制系統(tǒng)的仿真研究；5）為了對被控對象有一個充分的認識，文中首先建立了倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學模型，并在平衡點附近對系統(tǒng)進行了線性化處理，得到了系統(tǒng)的線性化模型；基于此模型，分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性、能控性和能觀性；闡述了倒立擺系統(tǒng)的運動規(guī)律和各個變量之間的相互關系。6）目前已有多種控制方法實現(xiàn)了倒立擺的穩(wěn)定控制， 本文綜述了五種主要的控制方法，它們包括極點配置、二次型線性性能指標最優(yōu)控制和fuzzy控制，基于上述理論方法設計了控制器，并實現(xiàn)了對倒立擺的半實物仿真，分析了它們的特點。倒立擺控制系統(tǒng)是一個復雜的、不穩(wěn)定的、非線性系統(tǒng)，：如非線性問題、魯棒性問題、鎮(zhèn)定問題、，其控制方法在軍工、航天、機器人和一般工業(yè)過程領域中都有著廣泛的用途，如機器人行走過程中的平衡控制、火箭發(fā)射中的垂直度控制和衛(wèi)星飛行中的姿態(tài)控制等。倒立擺系統(tǒng)按擺桿數(shù)量的不同，可分為一級，二級，三級倒立擺等，多級擺的擺桿之間屬于自有連接（即無電動機或其他驅(qū)動設備）.現(xiàn)在由中國的北京師范大學李紅興教授領導的“模糊系統(tǒng)與模糊信息研究中心”。倒立擺的控制問題就是使擺桿盡快地達到一個平衡位置，系統(tǒng)能克服隨機擾動而保持穩(wěn)定的位置。倒立擺系統(tǒng)的輸入為小車的位移（即位置）和擺桿的傾斜角度期望值，計算機在每一個采樣周期中采集來自傳感器的小車與擺桿的實際位置信號，與期望值進行比較后，通過控制算法得到控制量，擺桿的一端安裝在小車上，使桿繞小車上的軸在豎直平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)，擺桿處于垂直的穩(wěn)定的平衡位置（豎直向下）.為了使桿子擺動或者達到豎直向上的穩(wěn)定，需要給小車一個控制力，使其在軌道上被往前或朝后拉動。 單級倒立擺的數(shù)學建模在忽略了空氣阻力、各種摩擦之后,可將單級倒立擺系統(tǒng)抽象成小車和勻質(zhì)桿組成的系統(tǒng)。，有關倒立擺的參數(shù)符號、數(shù)值及含義如表1. 單級倒立擺系統(tǒng)物理模型采用牛頓動力學方法可建立單級倒立擺系統(tǒng)的微分方程如下：倒立擺的平衡是使倒立擺的擺桿垂直于水平方向倒立,所以假設, 為足夠小的角度, 即可近似處理得:。用u來代表被控對象的輸入力F, 線性化后兩個方程如下：表 一 參數(shù)符號數(shù)值及含義符號數(shù)值含義M小車質(zhì)量m擺桿質(zhì)量b小車摩擦系數(shù)l擺桿轉(zhuǎn)動軸心到桿質(zhì)心的距離I擺桿轉(zhuǎn)動慣量F加在小車上的力x小車位移擺桿與垂直向上方向的夾角擺桿與垂直向下方向的夾角如果取狀態(tài)變量為:即擺桿的角度和角速度以及小車的位移和速度四個狀態(tài)變量。則系統(tǒng)的狀態(tài)方程為：將上式寫成向量和矩陣的形式,就成為線性系統(tǒng)的狀態(tài)方程：將倒立擺的參數(shù)代入,則有：，. 系統(tǒng)傳遞函數(shù)的推導對方程組進行拉普拉斯變換，得到： （1）推倒傳遞函數(shù)時假設初始條件為 0.由于輸出為角度，求解方程組可以得到： （2）整理后得到傳遞函數(shù)： （3）其中：.3現(xiàn)代控制理論在倒立擺平臺上的應用3．1 基于倒立擺的PID控制器設計分析 PID控