倒立擺pid調(diào)節(jié)模糊控制

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1、倒立擺系統(tǒng)的簡(jiǎn)介倒立擺系統(tǒng)發(fā)展倒立擺系統(tǒng)的研究意義倒立擺系統(tǒng)的簡(jiǎn)介倒立擺系統(tǒng)是日常生活中所見到的任何重心在上，支點(diǎn)在下的控制問題的抽象。例如雜技頂桿表演，人們常為演員的精湛技藝嘆服，然而其機(jī)理更引發(fā)了人們的深思。它深刻的揭示了自然界的一種基本規(guī)律．即一個(gè)自然不穩(wěn)定的被控對(duì)象，通過控制手段可使之具有良好的穩(wěn)定性。不難看出雜技演員頂桿的物理機(jī)制可簡(jiǎn)化為一個(gè)倒置的倒立擺,也就是人們常稱之為倒立擺或一級(jí)倒立擺系統(tǒng)。一級(jí)倒立擺系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，小車可以自由地在限定的軌道上左右移動(dòng)，小車上的倒立擺一端被鉸鏈

2、鏈接在小車頂部，另一端可以在小車軌道所在的垂直平面上自由轉(zhuǎn)動(dòng)。系統(tǒng)的控制目的是通過電機(jī)帶動(dòng)小車運(yùn)動(dòng)，使倒立擺平衡并保持小車不與軌道兩端相撞。倒立擺已經(jīng)由原來的直線倒立擺擴(kuò)大很多種類，典型的有直線倒立擺，環(huán)形倒立擺，平面倒立擺等，倒立擺系統(tǒng)是運(yùn)動(dòng)模塊上裝有倒立擺裝置，由于在相同的運(yùn)動(dòng)模塊上可以裝載不同的倒立擺裝置，倒立擺的種類由此而豐富很多倒立擺的控制方法倒立擺作為一個(gè)典型的被控對(duì)象,適合用多種理論和方法進(jìn)行控制。當(dāng)前,倒立擺的控制規(guī)律有:(1)PID控制,通過對(duì)倒立擺物理模型的分析,建立倒立擺的動(dòng)力學(xué)模型

3、,然后使用狀態(tài)空間理論推導(dǎo)出其非線性模型,再在平衡點(diǎn)處進(jìn)行線性化得到倒立擺系統(tǒng)的狀態(tài)方程和輸出方程,于是就可設(shè)計(jì)出PID控制器實(shí)現(xiàn)其控制;(2)狀態(tài)反饋H∞控制,通過對(duì)倒立擺物理模型的分析,建立倒立擺的動(dòng)力學(xué)模型,然后使用狀態(tài)空間理論推導(dǎo)出狀態(tài)方程和輸出方程,于是就可應(yīng)用H∞狀態(tài)反饋和Kalman濾波相結(jié)合的方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)倒立擺的控制;(3)利用云模型實(shí)現(xiàn)對(duì)倒立擺的控制,用云模型構(gòu)成語言值,用語言值構(gòu)成規(guī)則,形成一種定性的推理機(jī)制。這種擬人控制不要求給出被控對(duì)象精確的數(shù)學(xué)模型,僅僅依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)、感受和邏輯判

4、斷,將人用自然語言表達(dá)的控制經(jīng)驗(yàn),通過語言原子和云模型轉(zhuǎn)換到語言控制規(guī)則器中,就能解決非線性問題和不確定性問題;(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,業(yè)已證明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NeuralNetwork,NN)能夠任意充分地逼近復(fù)雜的非線性關(guān)系,NN能夠?qū)W習(xí)與適應(yīng)嚴(yán)重不確定性系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,所有定量或定性的信息都等勢(shì)分布貯存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各種神經(jīng)元,故有很強(qiáng)的魯棒性和容錯(cuò)性;也可將Q學(xué)習(xí)算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效結(jié)合,實(shí)現(xiàn)狀態(tài)未離散化的倒立擺的無模型學(xué)習(xí)控制;(5)遺傳算法(GeneticAlgorithms,GA),高曉智在Michi

5、ne的倒立擺控制Boxes方案的基礎(chǔ)上,利用GA對(duì)每個(gè)BOX中的控制作用進(jìn)行了尋優(yōu),結(jié)果表明GA可以有效地解決倒立擺的平衡問題;(6)自適應(yīng)控制,主要是為倒立擺設(shè)計(jì)出自適應(yīng)控制器;(7)模糊控制,主要是確定模糊規(guī)則,設(shè)計(jì)出模糊控制器實(shí)現(xiàn)對(duì)倒立擺的控制;(8)使用幾種智能控制算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)倒立擺的控制,比如模糊自適應(yīng)控制,分散魯棒自適應(yīng)控制等等;(9)采用GA與NN相結(jié)合的算法,這也是我們采用的方法,首先建立倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,然后為其設(shè)計(jì)出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,再利用改進(jìn)的貴傳算法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值,從而實(shí)現(xiàn)

6、對(duì)倒立擺的控制,采用GA學(xué)習(xí)的NN控制器兼有NN的廣泛映射能力和GA快速收斂以及增強(qiáng)式學(xué)習(xí)等性能。倒立擺系統(tǒng)的發(fā)展倒立擺的研究是和自動(dòng)控制的發(fā)展息息相關(guān)的。大約從上個(gè)世紀(jì)50、60年代開始，計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)為復(fù)雜系統(tǒng)的時(shí)域分析提供了可能，從1960年到1980年這段短短的時(shí)間內(nèi)，不論是確定系統(tǒng)的最佳控制還是隨機(jī)系統(tǒng)的最佳控制，乃至復(fù)雜系統(tǒng)的自適應(yīng)控制和學(xué)習(xí)控制，都有了很多研究。從1980年開始，現(xiàn)代控制理論的發(fā)展極為迅速，魯棒控制、模糊控制、智能控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制等都有了很大的發(fā)展。隨著控制理論的發(fā)展，作為自

7、動(dòng)控制原理應(yīng)用的典型例子，倒立擺的研究也有了很大的發(fā)展。倒立擺系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)50年代，麻省理工學(xué)院（MIT）的控制論專家根據(jù)火箭發(fā)射助推器原理設(shè)計(jì)出一級(jí)倒立擺實(shí)驗(yàn)設(shè)備，而后世界很多國(guó)家都將一級(jí)倒立擺控制作為驗(yàn)證某種控制理論或方法的典型方案；后來人們參照雙足機(jī)器人控制問題研制二級(jí)倒立擺控制設(shè)備，二級(jí)倒立擺控制的仿真或?qū)嵨锵到y(tǒng)已廣泛見于某些實(shí)驗(yàn)室中。在1993年，三級(jí)擺的仿真控制已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，美國(guó)、日本、俄羅斯、瑞士等很多國(guó)家的科研機(jī)構(gòu)都對(duì)倒立擺進(jìn)行了很多的研究，提出了很多先進(jìn)的控制算法。國(guó)外研究現(xiàn)狀19

8、66年，Schaefet和Cannonl應(yīng)用Bang-Bang控制理論，將一個(gè)曲軸穩(wěn)定于倒置位置，實(shí)現(xiàn)了單級(jí)倒立擺的穩(wěn)定控制。在60年代后期，作為一個(gè)典型的不穩(wěn)定、嚴(yán)重非線性證例，倒立擺的概念被提出，并將其用于檢驗(yàn)控制方法對(duì)不穩(wěn)定、非線性和快速性系統(tǒng)的控制能力，受到世界上各國(guó)許多科學(xué)家的重視，從而用不同的控制方法控制不同類型的倒立擺系統(tǒng)，成為具有挑戰(zhàn)的課題之一。1972年Sturegeon和Loscutofl{6j應(yīng)用極點(diǎn)配置