本文關(guān)鍵詞：二級(jí)倒立擺云模型PID控制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：倒立擺系統(tǒng)具有非線性、多變量、強(qiáng)耦合和自然不穩(wěn)定的特點(diǎn),是控制領(lǐng)域的理想實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。對(duì)倒立擺進(jìn)行穩(wěn)定控制,能有效地反映出非線性、魯棒性、隨動(dòng)性、鎮(zhèn)定性以及跟蹤性等許多控制過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題。本文重點(diǎn)研究直線二級(jí)倒立擺系統(tǒng)優(yōu)化建模與自適應(yīng)云模型PID控制。首先,本文分析了倒立擺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特點(diǎn),利用拉格朗日方程建立了直線二級(jí)倒立擺的非線性數(shù)學(xué)模型,并在平衡位置附近進(jìn)行線性化處理。利用現(xiàn)代控制理論對(duì)線性模型進(jìn)行了定性分析,證明了直線二級(jí)倒立擺系統(tǒng)在平衡位置附近是自然不穩(wěn)定的系統(tǒng),但是完全可觀可控。其次,針對(duì)倒立擺系統(tǒng)多輸出的特點(diǎn),基于信息融合思想,本文利用LQR算法設(shè)計(jì)狀態(tài)反饋矩陣構(gòu)建融合函數(shù),實(shí)現(xiàn)了原系統(tǒng)的6個(gè)狀態(tài)變量簡(jiǎn)化成綜合誤差和綜合誤差變化率2個(gè)變量,達(dá)到了降維的目的。在LQR算法的應(yīng)用過(guò)程中,結(jié)合了遺傳算法對(duì)最優(yōu)加權(quán)陣Q和R進(jìn)行尋優(yōu),簡(jiǎn)化了反饋矩陣設(shè)計(jì)過(guò)程,有利于提升控制系統(tǒng)的快速性和魯棒性。最后,根據(jù)云模型理論,結(jié)合傳統(tǒng)PID控制思想,提出了基于云規(guī)則推理的PID控制器的設(shè)計(jì)方法,并應(yīng)用于直線二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)。該方法將云模型作為定性與定量的轉(zhuǎn)換工具,把人的控制經(jīng)驗(yàn)整合到規(guī)則庫(kù)中進(jìn)行云推理。云規(guī)則推理以融合所得的綜合誤差和綜合誤差變化率作為輸入,推理輸出值自適應(yīng)調(diào)整PID控制參數(shù)。仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的云模型PID控制器對(duì)直線二級(jí)倒立擺的控制效果優(yōu)于普通PID控制,具有良好的自適應(yīng)能力,控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能和魯棒性都有顯著提升。云模型理論的應(yīng)用也為智能控制系統(tǒng)中處理非線性不確定性問(wèn)題提供了一條良好的解決途徑。
【關(guān)鍵詞】：二級(jí)倒立擺 信息融合 遺傳算法 云模型PID控制器
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP13
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題的研究背景與意義10
• 1.2 課題的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 倒立擺平臺(tái)的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.2 不確定性人工智能的研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文的主要內(nèi)容與組織結(jié)構(gòu)13-14
• 第2章 直線二級(jí)倒立擺建模與定性分析14-24
• 2.1 直線二級(jí)倒立擺的結(jié)構(gòu)分析14-15
• 2.2 直線二級(jí)倒立擺控制機(jī)理研究15-16
• 2.3 直線二級(jí)倒立擺數(shù)學(xué)模型的建立16-21
• 2.3.1 系統(tǒng)非線性數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo)16-19
• 2.3.2 系統(tǒng)模型的線性化處理19-21
• 2.4 直線二級(jí)倒立擺的定性分析21-23
• 2.4.1 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析21-22
• 2.4.2 系統(tǒng)可控性分析22
• 2.4.3 系統(tǒng)可觀測(cè)性分析22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 直線二級(jí)倒立擺的信息融合策略研究24-37
• 3.1 信息融合簡(jiǎn)介24
• 3.2 直線二級(jí)倒立擺LQR控制研究24-29
• 3.2.1 線性二次最優(yōu)控制25
• 3.2.2 線性二次最優(yōu)控制加權(quán)矩陣的選取25-26
• 3.2.3 直線二級(jí)倒立擺LQR控制26-29
• 3.3 基于遺傳算法的最優(yōu)狀態(tài)加權(quán)陣的優(yōu)化29-35
• 3.3.1 遺傳算法29-30
• 3.3.2 Matlab遺傳算法工具箱介紹30-32
• 3.3.3 利用遺傳算法對(duì)最優(yōu)狀態(tài)加權(quán)陣進(jìn)行優(yōu)化32-35
• 3.4 直線二級(jí)倒立擺系統(tǒng)融合函數(shù)的選取35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 云模型理論37-48
• 4.1 云模型的產(chǎn)生37-38
• 4.2 云模型的概念及數(shù)字特征38-40
• 4.2.1 云和云滴38
• 4.2.2 云的數(shù)字特征38-39
• 4.2.3 正態(tài)云模型及其3En法則39-40
• 4.3 云發(fā)生器40-42
• 4.3.1 正向云發(fā)生器41
• 4.3.2 逆向云發(fā)生器41-42
• 4.4 定性規(guī)則的云控制推理42-47
• 4.4.1 前件云發(fā)生器和后件云發(fā)生器42-43
• 4.4.2 單條件單規(guī)則推理43-44
• 4.4.3 單條件多規(guī)則推理44-45
• 4.4.4 雙條件多規(guī)則推理45-47
• 4.5 本章小結(jié)47-48
• 第5章 直線二級(jí)倒立擺的云模型PID控制器研究48-59
• 5.1 PID算法簡(jiǎn)介48-49
• 5.2 云模型推理器算法研究49-53
• 5.3 云模型PID控制器的設(shè)計(jì)53-56
• 5.4 直線二級(jí)倒立擺云模型PID控制仿真結(jié)果及分析56-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 致謝64

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