單級倒立擺的模糊控制以及在matlab中的仿真-在線瀏覽
2024-08-17 13:17本頁面
【正文】 持系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性，但是系統(tǒng)存在顫抖。 (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。但是神經(jīng)網(wǎng)絡控制方法存在的主要問題是缺乏一種專門適合于控制問題的動態(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等。然而，基于這些智能控制理論所設計的系統(tǒng)往往需要龐大的知識庫和相應的推理機，不利于實現(xiàn)實時控制。仿人智能控制仿人智能控制的基本思想是通過對人運動控制的宏觀結構和手動控制行為的綜合模仿，把人在控制中的“動覺智能”模型化，提出了仿人智能控制方法。云模型控制利用云模型實現(xiàn)對倒立擺的控制，用云模型構成語言值，用語言值構成規(guī)則，形成一種定性的推理機制。 魯棒控制方法魯棒控制的研究始于20世紀50年代，是一種解決非線性、復雜性和不確定性的工具，發(fā)展方向是面向那些不確定因素變化范圍大和穩(wěn)定裕度小的對象。一旦設計成功，就不需太多的人工干預。 論文的主要工作 本論文的主要工作是研究了直線一級倒立擺系統(tǒng)的模糊控制問題，用Matlab和Simulink對一級倒立擺模糊控制系統(tǒng)進行了仿真，驗證了設計的可行性。 （2）討論了單級倒立擺系統(tǒng)的模糊控制方法和操作步驟。通過仿真說明控制器的有效性和實現(xiàn)性。第二章 倒立擺的建模 本章研究倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學模型推導。實驗建模就是通過在研究對象上加上一系列的研究者事先確定的輸入信號，激勵研究對象并通過傳感器檢測其可觀測的輸出，應用數(shù)學手段建立起系統(tǒng)的輸入和輸出之間的關系。對于倒立擺系統(tǒng)，由于其本身是自不穩(wěn)定的系統(tǒng)，實驗建模存在一定的困難。下面我們采用其中的牛頓一歐拉方法建立直線型一級倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學模型。各參數(shù)符號含義如下：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擺桿轉動軸心到桿質(zhì)心的長度 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。矢量定義如圖22所示，圖示方向為矢量正方向。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，
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