本文關(guān)鍵詞：一種雙輪自平衡車的設(shè)計和實現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 自平衡 模糊自適應(yīng)PD算法 ADAMS與MATLAB聯(lián)合仿真 Kalman濾波

【摘要】：雙輪自平衡車是一種基于倒立擺模型設(shè)計的新型短途交通代步工具。其突出特點是體積小、結(jié)構(gòu)簡單、運動靈活、節(jié)能環(huán)保,能夠零半徑回轉(zhuǎn),適用在狹小空間內(nèi)活動。其基本工作原理是依靠從姿態(tài)傳感器實時獲取的姿態(tài)信息,結(jié)合平衡算法驅(qū)動運動,糾正偏差,從而保持自身動態(tài)平衡。針對目前雙輪自平衡車成本高,普及程度低的現(xiàn)狀,本文基于低成本姿態(tài)傳感器,提出了一套完整的雙輪自平衡車設(shè)計方案,并通過組裝樣機驗證該方案的可行性。首先,本文在系統(tǒng)需求分析的基礎(chǔ)上,從機械結(jié)構(gòu)、動力系統(tǒng)、控制系統(tǒng)硬件和軟件、人機交互五個方面入手,提出了雙輪自平衡車的總體設(shè)計方案。其次,設(shè)計了應(yīng)用于雙輪自平衡車的PD控制算法,并以此為基礎(chǔ),設(shè)計了模糊自適應(yīng)PD控制算法,通過ADAMS建立了雙輪自平衡車的動力學(xué)模型,通過基于ADAMS和MATLAB的聯(lián)合仿真實驗對兩種算法進行驗證和對比,為改進設(shè)計和控制策略提供理論基礎(chǔ)。然后,設(shè)計了以時間片輪詢?yōu)橹鞯娜蝿?wù)調(diào)度系統(tǒng),從姿態(tài)信息讀取和處理、Kalman濾波器設(shè)計、平衡算法實現(xiàn)和轉(zhuǎn)向程序設(shè)計四個方面入手,設(shè)計了雙輪自平衡車的軟件系統(tǒng),并基于Android開發(fā)了自平衡車APP,用于實現(xiàn)一定的人機交互功能。最后,利用實驗室現(xiàn)有條件組裝了樣機，設(shè)計了相應(yīng)的硬件和軟件,對本文的設(shè)計方案和平衡算法進行了驗證。實驗結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的控制效果,穩(wěn)定性較高,從而驗證了理論分析的正確以及該設(shè)計方案可行有效。
【關(guān)鍵詞】：自平衡 模糊自適應(yīng)PD算法 ADAMS與MATLAB聯(lián)合仿真 Kalman濾波
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U48
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 自平衡模型研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 載人自平衡車研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 平衡控制算法研究綜述13-14
• 1.3 論文研究內(nèi)容及重難點14-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容14
• 1.3.2 研究重難點14-15
• 1.4 論文組織架構(gòu)15-16
• 第二章 雙輪自平衡車總體方案設(shè)計16-30
• 2.1 需求分析16
• 2.2 系統(tǒng)總體設(shè)計16-17
• 2.3 機械結(jié)構(gòu)設(shè)計17-18
• 2.4 動力系統(tǒng)設(shè)計18-23
• 2.4.1 電池選擇18-19
• 2.4.2 電機類型選擇19
• 2.4.3 電機功率確定19-22
• 2.4.4 電機驅(qū)動選擇22-23
• 2.5 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計23-28
• 2.5.1 主控芯片23-24
• 2.5.2 電源模塊電路設(shè)計24-25
• 2.5.3 姿態(tài)檢測模塊25-26
• 2.5.4 欠壓檢測電路設(shè)計26-27
• 2.5.5 轉(zhuǎn)向信號采集模塊27
• 2.5.6 無線通信模塊27-28
• 2.6 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計28
• 2.7 人機交互設(shè)計28-29
• 2.8 本章小結(jié)29-30
• 第三章 平衡算法的設(shè)計與仿真30-46
• 3.1 PD控制算法30-32
• 3.1.1 傳統(tǒng)PID控制原理30-31
• 3.1.2 雙輪自平衡車PD控制器的設(shè)計31-32
• 3.2 模糊自適應(yīng)PD控制算法32-39
• 3.2.1 模糊控制32-34
• 3.2.2 模糊自適應(yīng)PID控制原理34
• 3.2.3 雙輪自平衡車模糊自適應(yīng)PD控制器的設(shè)計34-39
• 3.3 基于ADAMS和MATLAB的算法仿真39-44
• 3.3.1 建立雙輪自平衡車ADAMS模型39-40
• 3.3.2 建立ADAMS和MATLAB聯(lián)合仿真接口40-42
• 3.3.3 建立控制算法的仿真模型42-43
• 3.3.4 仿真結(jié)果分析43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第四章 雙輪自平衡車軟件設(shè)計46-56
• 4.1 軟件系統(tǒng)總體方案設(shè)計46-49
• 4.1.1 軟件任務(wù)分析46
• 4.1.2 任務(wù)調(diào)度方式46-48
• 4.1.3 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計48-49
• 4.2 姿態(tài)信息讀取與處理的軟件設(shè)計49-53
• 4.2.1 陀螺儀與加速度計信息的采集49-50
• 4.2.2 姿態(tài)數(shù)據(jù)的融合處理50-51
• 4.2.3 Kalman濾波器的設(shè)計和實現(xiàn)51-53
• 4.3 平衡算法的軟件實現(xiàn)53-54
• 4.3.1 PD控制器軟件實現(xiàn)53
• 4.3.2 模糊自適應(yīng)PD控制器軟件實現(xiàn)53-54
• 4.4 轉(zhuǎn)向程序設(shè)計54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 基于Android的自平衡車APP的設(shè)計56-62
• 5.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)56-57
• 5.2 自平衡車APP的設(shè)計57-61
• 5.2.1 功能分析與總體設(shè)計57
• 5.2.2 藍牙通信設(shè)計57-58
• 5.2.3 通信指令設(shè)計58-59
• 5.2.4 UI設(shè)計與功能實現(xiàn)59-61
• 5.3 本章小節(jié)61-62
• 第六章 雙輪自平衡車系統(tǒng)實驗62-70
• 6.1 樣機的搭建62-64
• 6.1.1 樣機的組裝62-63
• 6.1.2 主控板的PCB設(shè)計63-64
• 6.2 數(shù)據(jù)讀取實驗64-66
• 6.2.1 電量信號采集實驗64-65
• 6.2.2 姿態(tài)信息采集實驗65-66
• 6.3 算法驗證實驗66-68
• 6.3.1 平衡算法實驗66-67
• 6.3.2 濾波算法實驗67-68
• 6.4 實際運行實驗68-69
• 6.5 系統(tǒng)性能測試69
• 6.6 本章小結(jié)69-70
• 第七章 總結(jié)和展望70-72
• 7.1 總結(jié)70
• 7.2 展望70-72
• 致謝72-74
• 參考文獻74-76

【參考文獻】

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本文編號：722498