本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)粒子群算法在二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)中的研究

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【摘要】：控制理論中的的許多典型問題都體現(xiàn)在二級(jí)倒立擺系統(tǒng)中,如常見的隨動(dòng)性、自然不穩(wěn)定性、魯棒性、非線性等問題,這些問題是許多實(shí)際工程的典型研究對(duì)象,同時(shí)很多控制對(duì)象都是基于倒立擺系統(tǒng)來建模的,例如航天飛船、雙足機(jī)器人的步態(tài)規(guī)劃等物理系統(tǒng),所以對(duì)倒立擺系統(tǒng)的研究有著非常重要的理論意義和實(shí)際意義。二級(jí)倒立擺系統(tǒng)常采用LQR控制器控制,該控制器具有良好的動(dòng)態(tài)特性和魯棒性,在LQR控制器中需要確定合適的加權(quán)矩陣Q和R才能實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制。傳統(tǒng)的做法大多是依靠人工來設(shè)定Q和R值,難以達(dá)到精確要求而且效率比較低,這就影響了二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,響應(yīng)速度以及系統(tǒng)的超調(diào)量等性能指標(biāo)�；谝陨洗嬖诘膯栴},本研究提出采用改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法來對(duì)LQR控制器中的加權(quán)矩陣Q和R進(jìn)行優(yōu)化,獲得合適的Q和R值,實(shí)現(xiàn)二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制。本文圍繞改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用在二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)倒立擺控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制做了如下工作:1)介紹了倒立擺控制系統(tǒng)研究的背景和意義,國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,以及常用的控制方法及各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。構(gòu)建了二級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)模型,分析了倒立擺系統(tǒng)的特性,進(jìn)而找出了LQR控制二級(jí)倒立擺系統(tǒng)存在的問題,提出改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用在LQR控制器控制倒立擺的可行性;2)針對(duì)傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法局部搜索能力不足和易出現(xiàn)“早熟”收斂等問題,本研究對(duì)慣性權(quán)重,學(xué)習(xí)因子和當(dāng)前局部最優(yōu)值進(jìn)行改進(jìn),提高了算法的搜索性能,抑制“早熟”收斂問題,并在數(shù)值上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的有效性;3)將改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用在LQR控制器Q和R值的優(yōu)化上,通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析表明改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的LQR控制器在控制二級(jí)倒立擺上可以改善倒立擺控制系統(tǒng)的部分性能,在工程實(shí)踐中可以根據(jù)實(shí)際情況選擇改善性能的側(cè)重點(diǎn),滿足工程實(shí)際需要。也進(jìn)一步說明了本文所提出的改進(jìn)粒子群算法是有效和可行的。4)搭建了二級(jí)倒立擺軟硬件實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。
【關(guān)鍵詞】：倒立擺 LQR 粒子群算法
【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP13;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 引言9-15
• 1.1 課題研究背景和意義9-10
• 1.2 倒立擺系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.3 倒立擺系統(tǒng)的主要控制方法11-13
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)13-15
• 第2章 直線二級(jí)倒立擺的工作原理及數(shù)學(xué)模型15-26
• 2.1 直線二級(jí)倒立擺的結(jié)構(gòu)及工作原理15-17
• 2.1.1 直線二級(jí)倒立擺的結(jié)構(gòu)15-16
• 2.1.2 直線二級(jí)倒立擺系統(tǒng)的工作原理16-17
• 2.2 二級(jí)倒立擺數(shù)學(xué)模型的建立17-23
• 2.3 二級(jí)倒立擺系統(tǒng)特能分析23-25
• 2.3.1 穩(wěn)定性分析23-24
• 2.3.2 能控性分析24
• 2.3.3 能觀性分析24-25
• 2.4 LQR控制二級(jí)倒立擺存在的問題25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 粒子群算法分析及改進(jìn)策略26-40
• 3.1 引言26
• 3.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法26-31
• 3.2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法26-28
• 3.2.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化（SPSO）算法28-29
• 3.2.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法的控制參數(shù)介紹29-31
• 3.3 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法存在的問題分析31-32
• 3.4 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法32-36
• 3.4.1 慣性權(quán)值調(diào)整方法32
• 3.4.2 學(xué)習(xí)因子調(diào)整方法32-33
• 3.4.3 局部最優(yōu)解的調(diào)整方法33-36
• 3.5 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的性能測(cè)試36-38
• 3.5.1 測(cè)試函數(shù)的選擇36-37
• 3.5.2 算法性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)37-38
• 3.5.3 性能測(cè)試實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析38
• 3.6 本章小結(jié)38-40
• 第4章 ISPSO算法在二階倒立擺系統(tǒng)中的應(yīng)用40-48
• 4.1 LQR二階倒立擺控制器40-41
• 4.2 基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的LQR控制器41-43
• 4.2.1 LQR控制器中的加權(quán)矩陣的確立41-42
• 4.2.2 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化LQR控制器42-43
• 4.2.3 改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法求解過程43
• 4.3 基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法對(duì)LQR控制器的仿真實(shí)驗(yàn)43-47
• 4.4 本章小結(jié)47-48
• 第5章 倒立擺實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建48-60
• 5.1 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)48-49
• 5.2 系統(tǒng)硬件模塊49-53
• 5.2.1 決策模塊49
• 5.2.2 驅(qū)動(dòng)模塊49-51
• 5.2.3 反饋模塊51
• 5.2.4 串口通訊模塊51-52
• 5.2.5 數(shù)據(jù)采集及濾波模塊52
• 5.2.6 PWM輸出模塊52-53
• 5.3 DSP軟件平臺(tái)簡(jiǎn)介53
• 5.3.1 編程語言53
• 5.3.2 編譯環(huán)境介紹53
• 5.4 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)53-59
• 5.4.1 系統(tǒng)總體軟件設(shè)計(jì)53-54
• 5.4.2 LQR算模塊54-55
• 5.4.3 主控模塊軟件設(shè)計(jì)55-56
• 5.4.4 驅(qū)動(dòng)模塊軟件設(shè)計(jì)56-57
• 5.4.5 反饋模塊軟件設(shè)計(jì)57-58
• 5.4.6 串口通信模塊軟件設(shè)計(jì)58
• 5.4.7 數(shù)字采集及濾波模塊軟件設(shè)計(jì)58-59
• 5.5 本章小結(jié)59-60
• 第6章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 本文總結(jié)60
• 6.2 展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 致謝65-66
• 研究生期間獲得的成果66

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