倒立擺系統(tǒng)研究目的意義及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀-預覽頁
【正文】 2 倒立擺系統(tǒng)國內(nèi)外研究情況及其控制方法 自從倒立擺產(chǎn)生以后。人們又進行拓展，產(chǎn)生了各式各樣的倒立擺：有懸掛式倒立擺，平行倒立擺，環(huán)形倒立擺，平面倒立擺，倒立擺的級數(shù)有一級，二級 .三級 .四級乃至多級。在控制過程中，它能有效地反映比如可鎮(zhèn)定型、 魯棒性、隨動性以及跟蹤等許多控制中的關鍵問題。物理參數(shù)和結構易于調(diào)整的優(yōu)點，是一個具有高階次 .不穩(wěn)定 .多變量 .非線性和強耦合特性的不穩(wěn)定系統(tǒng)。麻省理工大學電機工程系統(tǒng)設計出單級倒立擺系統(tǒng)這個實驗設備，后來在此基礎上。如機器人的站立與行走類似雙倒立擺系統(tǒng)：火箭等飛行器的飛行過程中，其姿態(tài)的調(diào)整類似與倒立擺的平衡，等等。從目前的研究情況來看。 1966 年 Schaefer 和 cannon 就應用 bangbang控制理論。尋找不同的控制方法實現(xiàn)對倒立擺的控制，目前。首先把倒立擺系統(tǒng)在平衡點附近線性化利用狀態(tài)空間方法設計出比例微分控制器。 1984 年， wates 研究了 LQR 方法，這種方法對一，二級倒立擺（線性化誤差小，模型較簡單）控制時可以解決常規(guī)倒立擺的穩(wěn)定控制問題。強調(diào)實模型的功能而不是結構。預測控制、變結 構控制和自適應控制在理論上有加號的控制效果。 在倒立擺系統(tǒng)中用到的智能控制方法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡控制。利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應能力、并行處理和高度魯棒性，采用神經(jīng)網(wǎng)絡方制系統(tǒng)將具有更快的速度、更強的適應能力和更強的魯棒性。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，即使能湊成這樣一組不完整的粗糙的模糊控制規(guī)則，其控制效果也是難以保證的。研究結果表明，仿人智能控制方法解決復雜、強非線性系統(tǒng)的控制具有很強的實用性。但是，魯棒控制系統(tǒng)的設計要由高級專家完
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