試析二級倒立擺系統(tǒng)的模糊控制策略研究

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1、分類號:學(xué)校代碼:10128UDC:學(xué)號:20041118碩士學(xué)位論文題目：二級倒立擺系統(tǒng)的模糊控制策略研究英文題目：ResearchonFuzzyControlStrategiesforDoubleInvertedPendulumSystems研究生：秦毅學(xué)科名稱：控制理論與控制工程指導(dǎo)教師：王生鐵教授張計(jì)科講師二○○七年一月摘要倒立擺是一個典型的非線性、多變量、高階次、強(qiáng)耦合、快速和自然不穩(wěn)定的動態(tài)系統(tǒng)，本身含有極其豐富和復(fù)雜的動力學(xué)行為，是研究各種控制理論和方法的理想對象及典型實(shí)驗(yàn)裝置。本文以二級倒立擺為研究對象，采用了多種模糊控制方法來解

2、決常規(guī)模糊控制器控制性能與規(guī)則數(shù)之間的矛盾，以期實(shí)現(xiàn)二級倒立擺的有效控制。論文首先論述了模糊控制的基本原理、特點(diǎn)和發(fā)展概況，綜述了倒立擺控制發(fā)展歷程和研究現(xiàn)狀；介紹了倒立擺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及工作機(jī)理，基于Lagrange方程建立了二級倒立擺的非線性模型，并對其進(jìn)行線性化及穩(wěn)定性、能控性、能觀性分析。其次，對現(xiàn)代控制理論、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及它們之間的互相結(jié)合作了較為系統(tǒng)的論述，研究了多種模糊控制方法?；谛畔⑷诤霞夹g(shù)的模糊控制策略結(jié)合線性系統(tǒng)理論中的狀態(tài)反饋控制方法和信息融合技術(shù)，通過設(shè)計(jì)融合函數(shù)降低模糊控制器的輸入變量維數(shù)，較好地解決了“規(guī)則爆炸”

3、問題；基于T-S模型的逐級模糊控制策略結(jié)合T-S模糊推理模型和逐級控制思想，選取有效模糊規(guī)則，簡化多輸入情況下的模糊控制器設(shè)計(jì)；基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊控制策略利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力訓(xùn)練模糊控制器的隸屬度函數(shù)及其它參數(shù)，基于自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)ANFIS來對倒立擺系統(tǒng)進(jìn)行建模和控制。最后，在Matlab/Simulink環(huán)境下對二級倒立擺進(jìn)行了大量的仿真研究工作，比較了各種方法的控制效果。結(jié)果表明，本文所給出的幾種模糊控制策略較好地解決了規(guī)則爆炸問題及簡化了控制器的設(shè)計(jì)，取得了較好的控制效果。關(guān)鍵詞：倒立擺；模糊控制；逐級控制；自適應(yīng)控制

4、AbstractInvertedpendulum,whichisadynamicsystemwithnonlinearity,multivariables,highequationorders,strongcoupling,fastreactionandinstinctinstability,andhasabundantandcomplicatedynamicbehaviors,hasbecomeanidealobjectandtypicalexperimentalequipmentforverifyingacertainkindofcontro

5、ltheoryandtechnique.Severalfuzzycontrolstrategiesareemployedtosolvethecontradictionbetweenthecontrolperformanceandthenumberoffuzzyrule,andtoeffectivelycontrolthedoubleinvertedpenduluminthisthesis.Firstly,thefundamentals,characteristicsandprogressoffuzzycontrolarediscussed,and

6、thepresentstatusofresearchoninvertedpendulumissummarizedinthethesis.ThenonlinearmechanismmodelofthedoubleinvertedpendulumisbuiltupbymeansofLagrangeequations,anditslinearizationandperformanceanalysisofstability,controllabilityandobserveablityarecarriedout.Secondly,moderncontro

7、ltheory,fuzzycontrol,neuralnetwork(NN)aswellastheirmutualcombinationaresystematicallydiscussed,andseveralfuzzycontrolstrategiesaregiven.Informationfusionbasedfuzzycontrolstrategyreducesthedimensionofitsinputvectorandsolvetheproblemofrulenumber’sexplosionbycombiningthelinearsy

8、stemtheorywithinformationfusiontechnique.Takagi-Sugenobasedgradualfu