倒立擺裝置的智能控制研究.pdf

1、該論文基于模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能控制理論,對實驗室從英國Feedback公司購置的數(shù)字式倒立擺裝置進行仿真和實時控制研究.該論文的主要工作包括:分別基于SIMULNK和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立了倒立擺系統(tǒng)的模型,前者基于倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,后者基于倒立擺系統(tǒng)的輸入輸出樣本數(shù)據(jù),都能很好地模擬真實系統(tǒng)行為;分別基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯理論設(shè)計了兩種智能控制器,用于倒立擺系統(tǒng)的自垂直(Self-erecting)控制模式.其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器通過

2、學(xué)習(xí)倒立擺系統(tǒng)的行為,取撂了較好的控制效果;而基于模糊邏輯的控制算法采用線性二次型調(diào)節(jié)器(Linearquadraticregulator)控制倒立擺的穩(wěn)定,又采用模糊邏輯理論控制倒立擺的擺動;該方法可以大大減少模糊規(guī)則數(shù),解決維數(shù)災(zāi)(Dimensiondisaster)問題,同時還具有較強的抗干擾能力和自適應(yīng)性;將模糊邏輯與PID技術(shù)相結(jié)合,提出了一種直接控制量型模糊PID控制器,并將其成功地運用于倒立擺系統(tǒng)的起重(CRANE)控制模

3、式.由于模糊控制器的引入,使得控制算法在PID控制的基礎(chǔ)上還具有更好的非線性特性和解決模型不確定性的能力;該控制算法的仿真結(jié)果也表明,當(dāng)給系統(tǒng)加入較大的脈沖擾動或者改變系統(tǒng)模型參數(shù)時,該控制器均仍然能很好地完成控制任務(wù);將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID技術(shù)相結(jié)合,提出了一種新型的神經(jīng)元PID控制器.它采用帶動量項的BP算法在線調(diào)整PID控制器參數(shù),使得算法的收斂速度和穩(wěn)定性大大提高,并具有較好的泛化能力.最后,該論文設(shè)計了倒立擺系統(tǒng)計算機實時控制的模