單級倒立擺的pid控制畢業(yè)設(shè)計開題報告(編輯修改稿)
2025-01-04 05:02 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 能達(dá)到滿意的控制效果，振蕩比較厲害。若結(jié)合其它控制算法使用，可發(fā)揮取長補短的作用。 3． 2預(yù)測控制方法 由于線性控制理論在倒立擺控制中 的局限性，使得研究者不得不去尋求更加有效的控制方法，于是先后展開了對預(yù)測控制、變結(jié)構(gòu)控制和自適應(yīng)控制的研究。 3． 2． 1 預(yù)測控制 預(yù)測控制是由工業(yè)過程控制領(lǐng)域發(fā)展起來的一種計算機控制算法，具有預(yù)測模型、滾動優(yōu)化和反饋校正三個要素。它建立在被控對象非參數(shù)模型基礎(chǔ)上，既有優(yōu)化功能，又引入了系統(tǒng)的實時反饋信息，主要強調(diào)模型的功能。 3． 2． 2分階段起擺 對于實際的倒立擺系統(tǒng)，導(dǎo)軌長度有限，小車的位移也就要受到限制。因此，希望用有限的作用力，以較快的速度使倒立擺擺起并穩(wěn)定。從倒立擺起擺過程分析：起擺初始階段，擺角 變化幅度較小，小車擺動范圍也較小，故應(yīng)集中對擺桿擺角進(jìn)行控制；隨著擺角增大，小車的位移幅度也增大。據(jù)此特點，可以通過設(shè)計幾種相對簡單的算法對起擺過程進(jìn)行分階段控制，以獲得事半功倍的效果。 3． 2． 3變結(jié)構(gòu)控制 x=Ax+Bu y=Cx k R + u x y 變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的運動分為兩個階段：能達(dá)階段和滑動階 段。其控制也分為兩個部分：滑動模態(tài)域的設(shè)計和變結(jié)構(gòu)控制律的設(shè)計 。變結(jié)構(gòu)控制對系統(tǒng)參數(shù)攝動以及外部擾動具有較強的魯棒性，但由于抖振的存在，在一定程度上影響了控制效果。抖振和魯棒性是變結(jié)構(gòu)控制的兩大特點，也是變結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)的一對基本矛盾。 3． 2． 4 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) (ANFIS) 該方法基于 Sugeno模糊模型，并采用類似于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，因此既具有模糊控制不要求掌握被控對象精確模型的優(yōu)點，又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)的特 點 ， 且 計算量小、收斂較快，較適合在微控控器計算能力較差的場合使用。將 ANFIS控制器應(yīng)用于倒立擺系統(tǒng)，在保擺角較小 (小于177。 10。 )的前提下，可較好地控制倒立擺、跟蹤 目標(biāo)位置信號、響應(yīng)速度較快、超調(diào)量較小例，該方法的 魯棒性不如基于遺傳算法所設(shè)計的控制器好。 3． 3智能控制方法 智能控制融合了計算機科學(xué)、物理學(xué)、數(shù)學(xué)、腦科學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知學(xué) 、生物學(xué)等學(xué)科的思想，自然學(xué)科與社會學(xué)辯交叉滲透的方法。它源自于人 的實踐經(jīng)驗，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，是目前應(yīng)用較廣的控制方法。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(luò)控制、模糊控制、仿人智能控制、仿人智能 能控制、云模型控制程泛邏輯控制等。 3． 3． 1擬人智能控制 模仿人解決問題的思維和方式，采用廣義歸約法逐層分解復(fù)雜問題，通過分析被控對象的物理本質(zhì)得到針對它的定性控制規(guī)律，再利用適當(dāng)?shù)亩ㄐ砸?guī)律量化方法，最終獲得系統(tǒng)的控制量。利用擬人智能控制方法已經(jīng)完成了對倒立擺實物系統(tǒng)的一、二、三級控制。但這種控制方 法中的本原問題是不容忽略的，要求對非線性系統(tǒng)本質(zhì)有清楚的認(rèn)識，這也是難點。而其廣義歸約的思想，在解決復(fù)雜問題時是值得借鑒的。 3． 3． 2模糊控制 對倒立擺系統(tǒng)的穩(wěn)定控制而言，模糊控制方法。是比較優(yōu)秀的一 種解決途徑，魯棒性較好。但是常規(guī)的模糊控制器的設(shè)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，即使湊成這樣一組不完整的粗糙的模糊控制規(guī)則，其控制效
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