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正文內(nèi)容

[信息與通信]基于卡爾曼濾波的二級(jí)倒立擺研究(留存版)

  

【正文】 級(jí)倒立擺、多級(jí)倒立擺、環(huán)形倒立擺、球車系統(tǒng)、簡(jiǎn)易倒立擺等,平面倒立擺主要包括XY平臺(tái)平面倒立擺和兩自由度旋轉(zhuǎn)機(jī)械臂平面倒立擺兩種類型。(4)倒立擺平衡控制,包括將動(dòng)力學(xué)模型線性化、仿真、實(shí)驗(yàn)等。由于模擬濾波器需要一定的成本,且精度較差,因此考慮使用數(shù)字濾波器。由于維納濾波的上述局限和缺點(diǎn),加上計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展的需要,1960年,美國(guó)學(xué)者Kalman提出了卡爾曼濾波方法。2)濾波過(guò)程需要求取系統(tǒng)的雅可比矩陣,但求取雅可比矩陣復(fù)雜且計(jì)算量大,不容易求取,有時(shí)甚至很難得到非線性函數(shù)的雅可比矩陣。而基于拉格朗日動(dòng)力學(xué)的方法是從系統(tǒng)能量的角度考慮問(wèn)題,它只需計(jì)算速度而不要求內(nèi)作用力,因此是一種比較簡(jiǎn)潔的方法。本章所得到的動(dòng)力學(xué)模型是研究Pendubot控制策略的基礎(chǔ)。實(shí)驗(yàn)完成之后,即可獲得辨識(shí)結(jié)果。dL5=(g*sin(q1 +q2))。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)際實(shí)驗(yàn)結(jié)果:第四章 二級(jí)倒立擺平衡點(diǎn)控制 基于LQR方法設(shè)計(jì)平衡控制器 控制理論介紹LQR (linear quadratic regulator)即線性二次型調(diào)節(jié)器,其對(duì)象是現(xiàn)代控制理論中以狀態(tài)空間形式給出的線性系統(tǒng),而目標(biāo)函數(shù)為對(duì)象狀態(tài)和控制輸入的二次型函數(shù)。 ()其中,為狀態(tài)向量,為倒立擺機(jī)器人唯一控制輸入。使用MATLAB繪制Pendubot的位置曲線。第五章 Kalman濾波器設(shè)計(jì) Kalman濾波器基本形式卡爾曼濾波器是一種線性最小方差估計(jì),因此應(yīng)從它對(duì)線性系統(tǒng)的濾波作用開(kāi)始進(jìn)行理論分析。此控制方案充分考慮了過(guò)程噪音和測(cè)量噪音對(duì)系統(tǒng)性能的影響,在沒(méi)有增加任何硬件成本的基礎(chǔ)上,可以有效提高系統(tǒng)的控制效果。本論文利用基于能量的系統(tǒng)參數(shù)在線測(cè)定法及CAD模型法兩種方法進(jìn)行了Pendubot系統(tǒng)的參數(shù)測(cè)定。控制理論與應(yīng)用?,F(xiàn)將本論文的主要工作總結(jié)如下:(1) 基于拉格朗日方程建立了pendubot的數(shù)學(xué)模型,為控制器和濾波器的設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。又因?yàn)橄到y(tǒng)的噪聲干擾主要來(lái)源于量測(cè)噪聲,因此忽略系統(tǒng)噪聲,即Q=0。本章設(shè)計(jì)了Pendubot的平衡控制器:首先將Pendubot的非線性運(yùn)動(dòng)方程線性化,然后設(shè)計(jì)一個(gè)具有線性模型的LQR控制器。a. Pendubot下平衡點(diǎn)Simulink仿真程序b. Pendubot上平衡點(diǎn)Simulink仿真程序圖 將辨識(shí)后的五個(gè)參數(shù)輸入到參數(shù)模塊中,并修改控制器值,對(duì)Simulink程序的工程屬性參數(shù)進(jìn)行設(shè)置。最終設(shè)計(jì)狀態(tài)反饋控制器: 。216。%重力加速度% dLdLdL3為動(dòng)能表達(dá)式,dL4 、dL5為勢(shì)能表達(dá)式dL1=(*dq1.^2)。建立式()總勢(shì)能的等價(jià)表達(dá)式:其中,、所以 由能量守恒定律得到 () 將式()線性參數(shù)化,得到參數(shù)辨識(shí)方程 ()其中。其物理意義是機(jī)械臂動(dòng)能的導(dǎo)數(shù)等于驅(qū)動(dòng)器力矩和重力矩的功率輸入之和 ()因此,對(duì)于任意時(shí)間有 ()我們得到如式()的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)表達(dá)式,在實(shí)際應(yīng)用中,為了計(jì)算與實(shí)驗(yàn)的方便,引入以下五個(gè)參數(shù)表達(dá)式: ()因此有 ()則可將倒立擺機(jī)器人動(dòng)力學(xué)方程改寫成狀態(tài)方程形式: ()令得到狀態(tài)方程: ()即Pendubot系統(tǒng)的狀態(tài)方程為 ()其中, () 小結(jié)本章基于拉格朗日動(dòng)力學(xué)理論建立Pendubot的動(dòng)力學(xué)模型。(2)拉格朗日動(dòng)力學(xué)[42],特別是二階拉格朗日方程。進(jìn)行非線性系統(tǒng)濾波問(wèn)題的次優(yōu)近似,主要有兩種方法:1) 把非線性環(huán)節(jié)進(jìn)行線性化處理,忽略或逼近高階項(xiàng);2) 用采樣的方法去近似非線性函數(shù)的分布[9]。最初的狀態(tài)估計(jì)算法是高斯提出的最小二乘法,然后是Fisher極大似然法,隨后Wiener提出了維納濾波,后來(lái)發(fā)展到Kalman提出的卡爾曼濾波方法,狀態(tài)估計(jì)理論的發(fā)展從頻域到時(shí)域、從非遞推算法到遞推算法、從非平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程到狀態(tài)空間模型,估計(jì)理論越來(lái)越豐富和成熟,適用范圍越來(lái)越廣,在航天、航空、軍事、生產(chǎn)過(guò)程控制等領(lǐng)域,狀態(tài)估計(jì)技術(shù)被廣泛應(yīng)用[6]。對(duì)于倒立擺系統(tǒng),位移及擺角信號(hào)在傳輸過(guò)程中不可避免的會(huì)引入噪聲干擾,有時(shí)噪聲干擾甚至?xí)?yán)重影響對(duì)系統(tǒng)的穩(wěn)定控制,對(duì)于模擬信號(hào)尤甚?;诳柭鼮V波的倒立擺控制系統(tǒng)噪聲抑制作 者 姓 名: 王清超指 導(dǎo) 教 師: 楊春雨副教授單 位 名 稱: 流程工業(yè)綜合自動(dòng)化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室專 業(yè) 名 稱: 自動(dòng)化東 北 大 學(xué)2007年6月Titleby Supervisor: Northeastern UniversityJune 2007東北大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文) 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)任務(wù)書(shū)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)任務(wù)書(shū)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)題目:基于卡爾曼濾波的倒立擺控制系統(tǒng)噪聲抑制設(shè)計(jì)(論文)的基本內(nèi)容:(1)了解倒立擺系統(tǒng)。信號(hào)噪聲干擾是工程領(lǐng)域和人們生活中的一大公害。1795年,引入了帶有估計(jì)誤差的多個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)的概念,并用它處理比較簡(jiǎn)單的軌道測(cè)量問(wèn)題,但沒(méi)有考慮被估參數(shù)和觀測(cè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性。其中第一種方法是解決非線性系統(tǒng)問(wèn)題的傳統(tǒng)方法,這種方法應(yīng)用最廣泛的是擴(kuò)展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter EKF)算法。拉格朗日動(dòng)力學(xué)和與牛頓的力學(xué)原理在經(jīng)典力學(xué)的范疇內(nèi)是等價(jià)的,但它們研究的途徑或方法則不相同[4345],因此基于這兩種理論所建立的動(dòng)力學(xué)模型是等價(jià)的,只是描述形式不同。在建立Pendubot機(jī)器人動(dòng)力學(xué)模型時(shí),把Pendubot看作是一個(gè)個(gè)關(guān)節(jié)連接起來(lái)的剛體。由于為常數(shù),而可以通過(guò)給定信號(hào)和反饋信號(hào)計(jì)算獲得,所以式()可以通過(guò)最小二乘法得到辨識(shí)參數(shù)。dL2=(*dq1.^2+dq1.*dq2 +*dq2.^2)。 實(shí)驗(yàn)過(guò)程運(yùn)行EasyControl,設(shè)置示波器時(shí)間范圍。:xdxuLQR控制器控制對(duì)象圖 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖當(dāng)?shù)沽[機(jī)器人達(dá)到垂直向上不穩(wěn)定平衡位置附近時(shí),用LQR方法設(shè)計(jì)平衡控制器來(lái)控制倒立擺機(jī)器人,使之在垂直向上不穩(wěn)定平衡點(diǎn)附近保持平衡。屬性參數(shù)設(shè)置包括:將仿真時(shí)間更改為inf,即不限時(shí)間;將“solver options”中類型改為“fixedstep”,即固定步長(zhǎng);將“realtime workshop”中的編譯方式改為“”。在實(shí)物控制中,發(fā)現(xiàn)初始狀態(tài)對(duì)控制效果有很大影響。 Kalman濾波器仿真實(shí)驗(yàn)與分析人為的在模型中加入噪聲,為了實(shí)現(xiàn)二級(jí)倒立擺穩(wěn)擺控制的目的。本文首先對(duì)pendubot系統(tǒng)利用拉格朗日方程進(jìn)行了數(shù)學(xué)建模。1994,11(2):1371454. the Stability of TimeVarying Linear Systems. IRE Transactions on Circuit Theory. 1962,December:420~4225. Luenberger D. An introduction to observers[J]. IEEE Transactions on automatic control 1971 (6): 5966026. [D].哈爾濱:黑龍大學(xué),20107. [D].南京:南京理工大學(xué),20098. Kalman R. A new approach
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