發(fā)布時(shí)間：2017-09-11 21:25

  本文關(guān)鍵詞：兩輪自平衡電動(dòng)車控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與研究

  更多相關(guān)文章： 自平衡 互補(bǔ)濾波 PID控制 電機(jī)驅(qū)動(dòng)

【摘要】：兩輪自平衡電動(dòng)車作為一種代步工具,構(gòu)思源自于倒立擺,系統(tǒng)本身是一個(gè)不穩(wěn)定體,需要施加控制方法使其保持動(dòng)態(tài)穩(wěn)定。姿態(tài)檢測、平衡控制算法、電機(jī)驅(qū)動(dòng)共同完成了平衡車的控制任務(wù),姿態(tài)檢測為控制系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)反饋信息,平衡控制算法根據(jù)實(shí)時(shí)反饋信息輸出驅(qū)動(dòng)指令控制驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)保持車體平衡。穩(wěn)定、準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)性能好的姿態(tài)檢測系統(tǒng)及平衡控制算法是兩輪自平衡車控制系統(tǒng)研究的核心內(nèi)容,是兩輪自平衡車能夠安全可靠運(yùn)行的保障。本文在總結(jié)和歸納國內(nèi)外兩輪自平衡車的研究現(xiàn)狀后,從姿態(tài)檢測模塊、處理器模塊、電機(jī)驅(qū)動(dòng)模塊對兩輪自平衡車進(jìn)行設(shè)計(jì)與研究。選用運(yùn)動(dòng)傳感器MPU9150完成姿態(tài)檢測與采集,主控制器采用的是stm32系列微處理器,選用250w、24v的直流無刷電機(jī)作為動(dòng)力,設(shè)計(jì)電機(jī)驅(qū)動(dòng)板,組裝兩輪自平衡電動(dòng)車模型。編寫姿態(tài)數(shù)據(jù)處理程序、無刷電機(jī)驅(qū)動(dòng)程序、平衡控制程序,通過分析兩輪車樣機(jī)運(yùn)動(dòng)狀態(tài),驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)的可行性。本文針對兩輪自平衡車的實(shí)物模型,運(yùn)用動(dòng)力學(xué)方法及拉格朗日方程法對平衡車進(jìn)行模型建立。得到平衡車的模型方程,并以此模型設(shè)計(jì)運(yùn)動(dòng)控制算法,通過MATLAB仿真分析控制效果,得到理論分析結(jié)果。在實(shí)際設(shè)計(jì)過程中,姿態(tài)檢測是平衡車整個(gè)控制系統(tǒng)的基礎(chǔ),為了得到穩(wěn)定可靠的的車體姿態(tài)信息,采用互補(bǔ)濾波對陀螺儀和加速度兩者所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理,設(shè)計(jì)了一種基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的姿態(tài)檢測系統(tǒng),使平衡車在單一傳感器失效的情況下能夠繼續(xù)正常運(yùn)行,具備一定的容錯(cuò)性。在運(yùn)動(dòng)控制策略方面,從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、快速性和準(zhǔn)確性上考慮,選擇經(jīng)典的PID控制器,結(jié)合車體姿態(tài)數(shù)據(jù),得到驅(qū)動(dòng)電機(jī)的PWM值,實(shí)現(xiàn)兩輪自平衡車的動(dòng)態(tài)平衡。通過對系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)的兩輪自平衡車控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性,可為今后兩輪自平衡車的研究和設(shè)計(jì)提供新的借鑒思路,具有一定的創(chuàng)新性和應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：自平衡 互補(bǔ)濾波 PID控制 電機(jī)驅(qū)動(dòng)
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U48;TP273
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 引言7-8
• 1.2 兩輪自平衡車的研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.2 國內(nèi)研究成果10-11
• 1.3 目前兩輪自平衡電動(dòng)車控制研究存在的問題11
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容11-13
• 第二章 系統(tǒng)構(gòu)成與模型建立13-23
• 2.1 兩輪自平衡電動(dòng)車控制原理和系統(tǒng)構(gòu)成13-18
• 2.1.1 兩輪電動(dòng)平衡車自平衡原理13-14
• 2.1.2 系統(tǒng)構(gòu)成14-18
• 2.2 系統(tǒng)模型建立18-22
• 2.2.1 動(dòng)力學(xué)分析18-21
• 2.2.2 建立模型21-22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 姿態(tài)檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)23-38
• 3.1 數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理23-27
• 3.1.1 模塊介紹23-25
• 3.1.2 解算原理25-27
• 3.2 濾波器設(shè)計(jì)27-31
• 3.2.1 互補(bǔ)濾波融合算法27-28
• 3.2.2 卡爾曼濾波融合算法28-29
• 3.2.3 實(shí)驗(yàn)分析29-31
• 3.3 多傳感器數(shù)據(jù)融合方法31-37
• 3.3.1 傳感器數(shù)據(jù)的相互支持程度32-33
• 3.3.2 傳感器數(shù)據(jù)的綜合支持程度33-34
• 3.3.3 實(shí)驗(yàn)分析34-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第四章 基于系統(tǒng)模型的平衡控制仿真38-47
• 4.1 建立基于MATLAB的平衡車系統(tǒng)模型38
• 4.2 基于PID的兩輪自平衡車控制器38-41
• 4.2.1 平衡車PD控制38-39
• 4.2.2 PD控制仿真39-41
• 4.3 基于LQR的兩輪自平衡車控制器41-46
• 4.3.1 跟蹤控制基本原理42-44
• 4.3.2 位置跟蹤仿真44-45
• 4.3.3 速度跟蹤仿真45
• 4.3.4 抗干擾分析45-46
• 4.4 本章小結(jié)46-47
• 第五章 實(shí)驗(yàn)與測試47-56
• 5.1 軟件設(shè)計(jì)47-53
• 5.1.1 開發(fā)環(huán)境和工具47
• 5.1.2 控制系統(tǒng)總體軟件設(shè)計(jì)47-49
• 5.1.3 主程序49
• 5.1.4 姿態(tài)采集子程序49-50
• 5.1.5 數(shù)據(jù)處理子程序50-51
• 5.1.6 速度檢測子程序51-52
• 5.1.7 控制算法子程序52-53
• 5.2 實(shí)驗(yàn)分析53-55
• 5.3 本章小結(jié)55-56
• 第六章 總結(jié)與展望56-58
• 6.1 主要研究工作總結(jié)56
• 6.2 存在的問題與展望56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60
• 個(gè)人簡歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文60-61
• 致謝61

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本文編號(hào)：833152