單級(jí)倒立擺的模糊控制以及在matlab中的仿真-wenkub.com
2025-07-04 13:17 本頁(yè)面
【正文】 第六章 參考文獻(xiàn)【1】王耀南，韋巍，何衍。圖41分析如下：從圖41仿真圖中可以看出，仿真時(shí)間大概在1秒左右趨于平衡，而不是在0附近穩(wěn)定，說(shuō)明仿真參數(shù)可能沒(méi)有設(shè)置合適，但是本人水平有限，沒(méi)有找到原因，但大致猜想，曲線應(yīng)該最終穩(wěn)定于0附近。 在已知u=2控制下，系統(tǒng)的狀態(tài)變?yōu)橐来晤愅?，可以?jì)算出下一步的控制輸出u(1)。我們將用重心法對(duì)控制作用的隸屬度函數(shù)進(jìn)行精確化，用遞歸差分方程解得新的和值為開(kāi)始，并作為下一步遞歸差分方程式的輸入條件。我們可用表1中規(guī)則導(dǎo)出該控制問(wèn)題的模型。用表1所示的3*3規(guī)則表的格式建立9條規(guī)則（即使我們可能不需要這么多）。然后，對(duì)在其論域上亦建立3個(gè)隸屬度函數(shù)，即圖2所示的正值（P）、零（Z）和負(fù)值（N）。下面給出了該系統(tǒng)的微分方程（Kailaith，1980；Craig，1986） （1）這里m是擺桿的質(zhì)量，l是擺長(zhǎng)，是從垂直方向上的順時(shí)針偏轉(zhuǎn)角，=u（t）為作用于桿的逆時(shí)針扭矩【u（t）是控制作用】,t是時(shí)間，g是重力加速度常數(shù)。各參數(shù)符號(hào)含義如下：M小車質(zhì)量 單位：Kg ； m擺桿質(zhì)量 單位：kgb小車摩擦系數(shù) 單位：N/m/sec1擺桿轉(zhuǎn)動(dòng)軸心到桿質(zhì)心的長(zhǎng)度 單位：mI擺桿慣量 單位：kgF加在小車上的力 單位：Nx小車位置單位：kgψ擺桿與垂直向上方向的央角（ψ=θΠ） 單位：radθ擺桿與垂直向下方向的央角(考慮到擺桿初始位置為豎直向下) 單位：rad圖2—2是系統(tǒng)中小車和擺桿的受力分析圖。對(duì)于倒立擺系統(tǒng)，由于其本身是自不穩(wěn)定的系統(tǒng)，實(shí)驗(yàn)建模存在一定的困難。第二章 倒立擺的建模 本章研究倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)。 （2）討論了單級(jí)倒立擺系統(tǒng)的模糊控制方法和操作步驟。一旦設(shè)計(jì)成功，就不需太多的人工干預(yù)。云模型控制利用云模型實(shí)現(xiàn)對(duì)倒立擺的控制，用云模型構(gòu)成語(yǔ)言值，用語(yǔ)言值構(gòu)成規(guī)則，形成一種定性的推理機(jī)制。然而，基于這些智能控制理論所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)往往需要龐大的知識(shí)庫(kù)和相應(yīng)的推理機(jī)，不利于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制。 (3)智能控制方法 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、擬人智能控制和云模型控制等。人們先后開(kāi)展了預(yù)測(cè)控制、變結(jié)構(gòu)控制和自適應(yīng)控制的研究。1984年，wattes研究了LQR(Linear Quadratic Regulator)方法控制倒立擺。目前，倒立擺的控制方法可分如下幾類：
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