一、微机在倒立摆装置中的应用（论文文献综述）
庞新雨[1]（2020）在《基于两轮自平衡车的二级倒立摆控制系统设计》文中研究表明倒立摆作为典型的多变量、非线性、强耦合的不稳定系统,其系统模型的建立及控制方法的设计在控制工程领域具有重要意义。本文提出了一种基于两轮自平衡车的二级倒立摆控制系统,该系统具有结构简单、便于搭建、形象直观等特点,为控制理论的科学研究提供了新型的实验平台。文章主要围绕基于两轮自平衡车的二级倒立摆控制系统进行建模及控制器设计。首先,建立系统模型。针对本文所设计的基于两轮自平衡车的二级倒立摆系统进行运动学分析,建立运动学模型;为简化系统分析过程,采用拉格朗日方程法建立其动力学模型;针对系统平衡时的小角度摆动情况,应用泰勒级数展开法,对动力学方程在平衡点处进行合理线性化;在此基础上,选取系统状态变量,建立系统状态空间模型。其次,获取上述系统模型中的未知参数。通过设计参数测定实验,针对平衡点处的小角度摆动情况,采用复摆法对摆杆和车体的转动惯量分别进行物理实验测定;建立车体和车轮的参数辨识模型,搭建参数辨识数据采集平台获得车体参数辨识模型的输入输出数据;采用递推最小二乘法对车体的转动惯量进行辨识,并将辨识结果与实验测定结果进行比较,验证辨识模型及方法的有效性,进而采用此方法对车轮的转动惯量进行辨识。最后,针对已给出的系统状态空间模型,进行了能控能观性分析;设计了LQR控制器,并针对LQR控制器中加权矩阵的优化选取问题,设计了基于PSO算法优化的LQR控制器;应用MATLAB软件,对本文所设计的LQR控制器及基于PSO算法优化的LQR控制器的控制效果进行了仿真和比较,结果表明基于PSO算法优化的LQR控制器能够获得更为优化的加权矩阵,对基于两轮自平衡车的二级倒立摆控制系统具有更好的控制效果。
衣博文[2]（2019）在《非线性系统状态观测与轨道镇定》文中提出本学位论文涉及非线性控制系统的两类问题,即状态观测与轨道镇定。近年来随着一些复杂控制任务的涌现,特别是机器人、无人系统与智能电网等领域飞速发展,这两类问题已成为学术界和工业界的研究热点。高性能控制系统分析与综合,有赖于系统全状态反馈,但全状态测量在工业应用中受限于成本与技术等因素,这使得很多先进控制策略无法适用。在此背景下,状态观测器应用而生。自D.Luenberger的奠基性工作以来,线性系统观测器理论经过半个多世纪发展日臻成熟;另一方面,非线性系统动力学行为复杂,非线性观测器理论与设计方法远未成熟。本文针对一般非线性系统,提出了一种新型状态观测器——[KKL+PEB]观测器。同其他状态估计方法一样,所提出方法要求动力系统满足一定能观性。对于弱能观或不能观系统,一种行之有效的解决方法是借助注入高频信号来获取更多的系统信息,这在诸多工业实践中广为熟知。本文从回归和频域两个视角,研究了高频注入法中虚拟输出估计问题,并给出了利用虚拟输出的非线性机电系统电气坐标观测器设计。本文研究的另一问题是非线性系统轨道镇定。该类问题源于双足机器人、旋转电器、交流变换器及生物等系统中的周期任务,其难点是这类问题属于非平衡点控制。我们将看到,经典的互联与阻尼配置无源控制为这类充满挑战问题,从能量角度提供了优雅的解决方法。本文给出两种轨道镇定方法,并探索了它们间的联系。文中设计均不采用消非线性项或高增益主导的方法,而是充分利用系统非线性,这在工程应用具有很好的实际意义。本文主要研究贡献如下。1.研究了多输入多输出系统的高频注入法,不同于单变量系统之处是引入了加权向量,本文给出了相应的二阶平均分析。在此基础上,从参数回归角度提出一种估计系统输出中高频成分（虚拟输出）的方法,该设计依赖于如下两核心发现:首先,虚拟输出重构可视为线性回归模型中的慢时变参数估计;其次,该问题中回归形式可用近期发展的动态回归与混合方法处理,并得指数收敛结果。所提出方法的优势在于估计器的闭环结构及指数稳定性,故估计结果对噪声不敏感;引入的线性时变算子计算量小,便于工程应用。随后本文讨论了利用虚拟输出为一般机电系统设计电气坐标观测器。本文对高频注入中传统线性时不变滤波技术展开研究,给出其定量理论分析,这在已有文献中通常被认为是开放性问题;同时我们证明了本文提出的方法也具有高通与低通的频域特性,这意味着新方法对传统方法向下兼容。该部分理论结果在内置式永磁同步电机和磁悬浮系统进行了实验验证。2.本文提出了一种新型非线性观测器,即[KKL+PEB]观测器。它以无缝方式统一了Kazantzis-Kravaris-Luenberger（KKL）观测器与基于参数估计（PEB）观测器设计,故适用范围更广。随后,本文证明了KKL、PEB与所提出的[KKL+PEB]观测器可视为广义浸入不变观测器的特殊情形,这为以上观测器的分析与综合提供了统一框架,观测器设计步骤更加系统化。新方法可解性由一组偏微分方程刻画,本文给出了该方程的求解方法。理论结果在直流?uk转换器上开展了仿真研究,通过同多种估计方法比较,表明了本文提出的方法在处理实际问题中的优越性。3.本研究了非线性系统轨道镇定的反馈控制器构造方法,推广了经典的互联与阻尼配置无源控制方法,适用于复杂的轨道镇定问题。本文由此得到两类轨道镇定方法,同其他无源控制方法一样,它们均具有清晰的能量解释,物理概念清晰,便于工程师理解与接受。第一种墨西哥帽能量成型方法通过能量成型,令储能函数在期望闭合轨道上取得极小值,该函数有着类似于墨西哥帽的形状;第二种能量注入与耗散方法使用不定的阻尼矩阵,该矩阵的正负定由系统状态位置决定,可实现注入能量或耗散能量,进而实现能量调节,其中期望轨道由能量水平集刻画。此外,本文提出的能量注入与耗散法,可用于非完整约束机械系统的调节问题,得到了全局定义的、光滑时不变的状态反馈,实现几乎全局渐近收敛。需要注意,该结果满足Brockett必要条件。这一问题此前通常被认为是开放性的。
吴纵横[3]（2017）在《基于自适应零速修正及情境融合的室内定位系统研究》文中研究指明在传统的全球卫星定位系统（Global Positioning System,GPS）中,由于卫星信号的传输容易受到建筑物的遮挡,所以在室内环境其可能无法定位或者定位结果产生严重的偏差。而捷联式惯性导航系统不依赖于外部信号源的特性,使其工作环境不再受限。而当今普及的智能手机普遍带有惯性传感器,使得定位不需要再额外购买器件,成本较低。然而低成本的惯性元器件本身在使用中会产生较大的误差,而由于惯性导航基于积分的基本特性,这一误差会在导航过程中不断累积,从而严重影响定位结果,使得无法长时间稳定定位。本文拟设计一种基于自适应零速修正以及情境融合算法的惯性导航室内定位系统,主要针对将惯性传感器握在手中的场景,试图解决上述缺陷。由于在手持场景下,水平方向速度不存在零时刻,所以传统惯性导航系统中使用的ZUPT并不适用。针对这个问题,本文结合倒立摆步态模型引入了竖直方向ZUPT,通过基于卡尔曼滤波器的惯性导航系统模型,得到竖直方向位移和方向信息,再通过竖直方向位移结合倒立摆步态模型得到步长信息。而针对不同定位人员步态习惯不同的问题,本文引入了动态阈值ZUPT,通过动态时间窗内的加速度计算阈值来寻找零速点,实现高鲁棒性的零速检测,最终得到精确的步长。针对陀螺仪的漂移误差导致的航向角累积误差,本文引入基于概率图的情境融合算法,通过用户当前的情境的约束力对行进轨迹的限制性,修正航向角误差,并将修正量反馈给卡尔曼滤波器,实现对陀螺仪误差的修正。本文的情境融合算法通过将定位区域划分为子区域集合构建情境约束下的概率模型,并使用粒子滤波器更新概率模型。模型中各个子区域储存该子区域内后验值及概率值并互相独立,所有子区域的概率分布构成单步后验概率分布,从而实现子区域的独立概率转移,而不依赖整个系统的后验状态量,有利于提高系统鲁棒性,不再因为突发性的系统或者量测噪声的增大而导致系统彻底失去定位,即使发生定位错误也会在一定条件下得到及时纠正。为了分析该系统方案的整体性能,本文对系统进行了整体性实验。实验结果表明,本文设计的基于自适应零速修正及情境融合算法的惯性导航室内定位系统能够较为精确地计算行人行走里程,并有效消除航向角累积误差,在长时间的测试实验中仍能保持较高的精度。本文设计的室内定位系统具有较大实际应用意义,在导航、消防、医疗保健和安全等多个领域中都有着良好的应用前景和价值。
陈增强,程赟,孙明玮,孙青林[4]（2017）在《线性自抗扰控制理论及工程应用的若干进展》文中研究说明自抗扰控制（ADRC）是我国着名控制论学者韩京清教授创立的一种不依赖于被控过程模型的原创性控制思想和方法,实践表明这是一种具有很好工程应用潜力的新型先进控制技术.在此基础上,高志强学者等将ADRC的主要环节进行了线性化处理,提出线性自抗扰控制（LADRC）.LADRC具有结构简单、易于进行性能分析和参数整定等特点,因此它极大地促进了自抗扰控制理论的深入发展及在工程中的推广应用.本文在简要概述线性自抗扰控制原理及其设计方法的基础上,总结了近年来LADRC在理论及应用方面的最新研究进展,包括稳定性分析、针对典型控制问题的设计与综合方案以及在实际工程应用中所取得的一些显着成果.最后对该方向的后续研究给出了进一步的展望.
武冰冰[5]（2015）在《倒立摆控制策略研究及仿真实验平台设计》文中指出倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合的自然不稳定高阶系统。在控制过程中,倒立摆系统能够有效反映控制中的许多问题,例如非线性问题、鲁棒性问题、随动问题、镇定问题以及跟踪问题等,对倒立摆系统的研究在理论上和工程应用上具有着深远的意义,相关的科研成果己经应用到航天科技和机器人学等诸多领域。以二级直线倒立摆装置为研究对象,首先阐述了倒立摆控制策略的研究现状以及倒立摆的控制系统与机械结构组成。在此基础上建立了数学模型,并对系统的稳定性和可观可控性进行了分析。针对LQR控制中权值难以确定的问题,应用改进的遗传算法对控制器进行参数优化,一方面充分利用各自优势来共同提高控制器的性能,另一方面也节省了人工试凑参数的时间。为了进一步缩短调节时间,降低超调量,将模糊控制策略应用于倒立摆控制。但在运用模糊控制理论进行稳摆控制时,往往会出现规则爆炸的问题,运用融合函数概念,大大简化了模糊控制器的复杂程度。为获得最佳参数,在控制器用于实时控制之前需要大量的仿真实验和相关参数的反复调试,此过程繁琐且费时。因此采用SIT通讯技术将LabVIEW与Simulink衔接起来。在Simulink中搭建控制模型,利用虚拟仪器技术实现人机界面的设计与控制,完成了基于LabVIEW的倒立摆仿真实验平台。研究人员可通过网址进入平台,对其进行参数调整与仿真曲线观察,此平台使用方便且节省时间,同时可应用于实验教学中,缓解实验设备不足状况。最后通过编程实现了对二级倒立摆系统的实物控制,取得了令人满意的控制效果。一系列的仿真实验证明基于改进遗传算法寻优的LQR控制与模糊控制均能满足实验要求,但后者稳定时间更短,超调量更小。
王凯[6]（2015）在《模糊滑模控制在不稳定对象中的应用研究》文中研究指明现代控制领域中普遍存在着不稳定的被控对象,其控制起来难度较大,而且不容易趋于稳定状态。普通的常规控制器无法对复杂的不稳定对象进行较好的控制,所以对不稳定对象选择一种合适而且有效的控制方法是未来的一个重要发展趋势。滑模控制由于具备优越的鲁棒性能、较强的抗干扰能力并且算法实现简单,因此选择滑模控制来实现对不稳定对象的控制是一种很好的控制策略。针对滑模控制在控制不稳定对象时存在得抖振问题,设计出了一种模糊滑模控制器,并选取典型的不稳定对象倒立摆装置为被控对象,来验证所设计的模糊滑模控制器在不稳定对象中的控制性能。本课题从不稳定对象的选取、数学模型的建立和控制器的设计等方面,进行了以下4个方面的研究。（1）模糊滑模控制器方案的设计。针对不稳定对象难以稳定控制的问题,选取了与常规控制不同的滑模控制,滑模控制方法具有很好的鲁棒性能,可是该控制方法中不可避免的存在抖振问题,在分析了抖振产生的原理后,确定了将模糊控制引入到滑模控制中来优化控制器。（2）不稳定对象的选取及模型的建立。由于倒立摆系统是一个具有非线性、强耦合、多变量的高阶次不稳定对象,而且是一个比较理想的验证控制方法的实验装置,因此选择它为研究对象。然后对倒立摆系统建立数学模型,进行了线性化处理以后并对其性能进行了详细的理论分析。（3）模糊滑模控制器的设计。首先设计出一个等效的滑模控制率,通过计算判断出其具有滑动模态而且可达,其中设计的指数项可以使整个系统快速达到平衡态,在系统即将到达滑模面时,指数项趋于零,只剩下设计的等速部分起作用,这时通过引入的模糊控制理论去优化该项,以模糊规则集去实时改变参数大小,以此设计出一种具有强鲁棒性且抖振明显消减的模糊滑模控制器。（4）模糊滑模控制器仿真研究。通过MATLAB软件中simulink模块建立出结构图,经过计算确定控制律具体参数,然后对每个部分进行程序编写,将设计好的模糊滑模控制器应用到倒立摆系统模型中去。最后对整个系统进行仿真分析研究。本课题所设计的控制器通过仿真结果分析,验证了将模糊控制引入滑模控制以后形成的控制器,不但可以消减滑模控制自身存在的抖振问题,而且在对不稳定对象倒立摆系统的控制过程中,可以看出该控制器具有很强的鲁棒性而且响应速度较快,整个过程控制效果良好。
刘佳[7]（2015）在《电液比例倒立摆控制系统研究》文中认为倒立摆是一个典型单输入、多输出、强耦合的不稳定系统,同人类的行走很相似,对于机器人智能控制的研究有很大的意义。火箭发射时需要保证火箭垂直向上发射,这种位姿的调整控制也可以用倒立摆系统来模拟。近些年来基于倒立摆智能控制的易步车也在不断的更新上市,同时它也是实验教学的理想对象,可以很好的验证控制理论。电液比例倒立摆是用电液比例控制系统代替电气伺服系统驱动倒立摆,电液比例控制系统本身是一个非线性系统,有很多不确定因素会影响系统的性能,电液比例控制技术需要新的控制理论提高性能,也需要更多的控制对象来验证控制理论的可行性。将二者合为一个控制系统,是对电液比例控制对象的一个突破,也为将来控制更为复杂的实验对象打下理论基础。传统的控制理论很难达到控制要求,先进控制理论中,模糊控制,自适应变论域模糊控制等在非线性控制系统中,响应速度快,超调小,抗干扰能力强,可以达到很好的控制效果。本文设计了倒立摆的电液比例控制系统,推导了倒立摆的数学模型和电液比例倒立摆的数学模型,分析此倒立摆的系统稳定性,可观性,在线性模型的基础上分析系统的响应特性。在Matlab/Simulink软件中建立倒立摆的非线性模型,在AMEsim软件下构建电液比例控制系统的非线性模型。分别设计PID控制器、模糊控制器和自适应变论域控制器,同时控制倒立摆的位移和角度,在Matlab/Simulink软件下构建控制器部分,与AMEsim进行联合仿真,结果验证了设计的控制器满足控制要求。
王英[8]（2014）在《二级倒立摆的神经网络模糊控制方法应用研究》文中研究表明倒立摆是一个强耦合、绝对不稳定、多变量、高阶次的非线性系统，它将计算机控制、机器人控制技术、智能控制等有机的结合在一起。倒立摆系统作为一种典型的实验装置，它可以很好的验证控制理论的实际应用性能。在各行业中，对复杂被控对象的控制具有广泛的实践指导意义。本文以固高二级倒立摆为控制对象，采用牛顿力学方法和拉格朗日方程方法分别对一级和二级倒立摆系统进行数学建模。并对它们的可控性和稳定性进行分析。在二级倒立摆系统数学模型的基础上，采用极点配置方法、LQR控制方法、模糊控制方法对二级倒立摆系统进行控制。通过对模糊控制理论和神经网络控制理论进行研究，提出了一种神经网络模糊控制方法，并对该方法的进行了深入的理论研究。通过计算机融合技术，减少倒立摆输入变量的个数。采用最小二乘算法与梯度下降法结合的混合算法，利用已经获得的客观输入输出数据组，对模糊控制器的隶属函数形状和控制规则进行不断修正，得到期望的输出数据。由仿真结果得，该方法能够有效地控制平面二级倒立摆系统，而且系统的鲁棒性良好，且它的控制效果优于LQR控制器。最后，采用线性二次型最优控制方法对二级倒立摆进行了实时控制及抗干扰性研究。
王海燕[9]（2014）在《旋转式倒立摆控制系统设计与研究》文中研究指明随着控制理论在实践领域的广泛应用,对倒立摆的研究引起了人们的极大关注。在检查验证种种全新的控制理论和方法时,倒立摆控制系统是一种行之有效的实验设备。倒立摆系统的稳定性控制一直是研究的热点,尤其是对小范围的稳定性控制。因此,对其系统的稳定性控制在控制领域内是一个极其具有挑战性的难题。本文首先深入分析了有关倒立摆系统的控制算法和发展状况,设计了倒立摆系统,主要包括机械结构和电气控制系统。为了进一步揭示旋转式倒立摆系统在小角度内不稳定的控制规律,详细推导了倒立摆的数学模型,然后根据对比现有的控制策略及方法,为了解释其在小范围内不能满足稳定性控制的问题,应用基于T-S算法对其小范围稳定性进行控制。为了实现旋转式倒立摆系统的稳定控制,提出了一种T-S模型为基础的最优控制的模糊控制方法。这种控制方法是最优控制中的一种控制策略,其方法弥补了现有倒立摆的智能控制论中和相关最优控制方法的不足之处。验证了T-S控制算法对其倒立摆稳定性控制的有效性,通过matlab仿真软件得到仿真结果来做对比判断。仿真分析的结果表明,其控制规律是有效可行的。本论文对其倒立摆控制稳定性的理论基础做了研究,对其相关数学模型进行了推导,同时对其控制方法及理论进行了对比,对实际仿真实验结果进行了分析和讨论,验证了以T-S模型为基础的最优控制的模糊控制方法有着重大的理论意义和实际应用意义。
王丹[10]（2014）在《直线二级倒立摆稳摆的建模与预测控制研究》文中研究指明摘要：直线二级倒立摆系统是一个单输入多输出、欠驱动、强耦合且对控制的实时性要求极高的非线性对象。由于该系统的特性与许多工业非线性系统的特性极其相似,因此对直线倒立摆系统的研究不仅可以验证控制算法的有效性,也具有很重要的工程应用意义。传统的对直线倒立摆的建模方法是物理建模。通过对直线倒立摆系统进行受力分析,建立其数学模型。但采用这种方法对直线倒立摆建模时需要做一些假设,同时也忽略了一些非线性的因素,从而导致建立的模型精度不高。针对物理模型的缺点,本文首次将ARX建模方法及RBF-ARX建模方法应用于单输入三输出的直线二级倒立摆系统。ARX模型是线性模型,其系数通过线性最小二乘法辨识得到。RBF-ARX模型是一种随状态变化的非线性模型,其参数通过结构化非线性参数优化方法（SNPOM）辨识获得。建模结果表明这两种模型都具有很高的建模精度。在直线二级倒立摆系统的ARX模型及RBF-ARX模型的基础上,设计了直线二级倒立摆系统的模型预测控制器,并详细介绍了基于此两类模型的预测控制器的设计方法以及相关控制参数对模型预测控制效果的影响。本文首次实现了基于ARX模型预测控制器（ARX-MPC）及基于RBF-ARX模型的预测控制器（RBF-ARX-MPC）对直线二级倒立摆系统（单输入三输出）稳摆的仿真控制。仿真结果表明,两种模型预测控制方法都具有较强的抗干扰性能,且能够快速平稳地完成直线二级倒立摆的稳摆控制。在仿真实验的基础上,本文还首次实现了基于RBF-ARX模型预测控制器对直线二级倒立摆稳摆的实物控制。结果进一步验证了基于RBF-ARX模型的预测控制在快速、非线性系统中的有效性。图49幅,表2个,参考文献69篇。
二、微机在倒立摆装置中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、微机在倒立摆装置中的应用（论文提纲范文）
（1）基于两轮自平衡车的二级倒立摆控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 发展趋势 |
| 1.3 论文研究内容及章节安排 |
| 第2章 系统分析和数学建模 |
| 2.1 系统坐标系建立及条件设定 |
| 2.2 系统运动学建模 |
| 2.2.1 车轮速度分析 |
| 2.2.2 车体速度分析 |
| 2.2.3 摆杆速度分析 |
| 2.3 系统动力学建模 |
| 2.3.1 车轮动能分析 |
| 2.3.2 车体动能分析 |
| 2.3.3 摆杆动能分析 |
| 2.3.4 系统势能分析 |
| 2.3.5 系统耗散能分析 |
| 2.3.6 系统动力学方程 |
| 2.4 系统状态空间模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 系统模型参数获取 |
| 3.1 参数测定实验设计 |
| 3.2 参数辨识实验设计 |
| 3.2.1 系统辨识原理及步骤 |
| 3.2.2 递推最小二乘法 |
| 3.2.3 参数辨识模型的确立 |
| 3.3 数据采集平台的搭建及参数辨识 |
| 3.3.1 车体参数辨识数据采集平台 |
| 3.3.2 车轮参数辨识数据采集平台 |
| 3.3.3 参数辨识及验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于PSO算法优化的LQR控制器设计 |
| 4.1 系统能控能观性分析 |
| 4.2 LQR控制器设计 |
| 4.3 基于粒子群算法(PSO)的LQR控制器设计 |
| 4.3.1 粒子群算法(PSO)基本原理 |
| 4.3.2 最优加权矩阵的获取 |
| 4.4 控制器仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读硕士学位期间发表的学位论文 |
| 致谢 |
（2）非线性系统状态观测与轨道镇定（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 非线性观测器研究进展 |
| 1.2.2 周期轨镇定研究进展 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 状态观测的高频注入:回归与频域视角 |
| 1.3.2 [KKL+PEB] 观测器理论 |
| 1.3.3 能量调节与镇定周期轨 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第一部分 高频注入法 |
| 第二章 高频注入的二阶平均分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题描述 |
| 2.3 平均分析与虚拟输出估计 |
| 2.3.1 摄动系统运动分析 |
| 2.3.2 虚拟输出的移动窗口估计法 |
| 2.4 例子 |
| 2.4.1 磁悬浮系统模型 |
| 2.4.2 能观性与虚拟输出 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 虚拟输出DREM滤波器及机电系统中应用 |
| 3.1 问题描述与DREM方法简介 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 DREM方法简介 |
| 3.2 虚拟输出DREM滤波法 |
| 3.2.1 y_v估计:一种参数估计视角 |
| 3.2.2 新型虚拟输出估计方法 |
| 3.2.3 讨论 |
| 3.3 电气坐标观测器设计 |
| 3.3.1 机电系统端口哈密顿模型 |
| 3.3.2 观测器设计 |
| 3.3.3 讨论 |
| 3.4 设计实例与实验 |
| 3.4.1 微机电光开关 |
| 3.4.2 磁悬浮系统 |
| 3.4.3 讨论 |
| 3.4.4 实验与仿真 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 高频注入的频域观点:永磁同步电机为例 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 永磁同步电机模型与问题描述 |
| 4.2.1 符号介绍 |
| 4.2.2 动力学模型 |
| 4.2.3 问题描述 |
| 4.3 经典方法的定量解释 |
| 4.3.1 传统频率近似分析 |
| 4.3.2 平均分析下的频率视角 |
| 4.3.3 定量结果 |
| 4.4 第三章方法的频率视角 |
| 4.4.1 DREM转子估计方法 |
| 4.4.2 新方法的频率视角 |
| 4.4.3 参数整定 |
| 4.5 实验与仿真结果 |
| 4.5.1 仿真 |
| 4.5.2 实验 |
| 4.6 小结 |
| 第二部分 [KKL+PEB] 观测器 |
| 第五章 [KKL+PEB] 观测器:状态估计新工具 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 预备知识 |
| 5.2.1 Kazantzis-Kravaris-Luenberger观测器 |
| 5.2.2 基于参数估计观测器 |
| 5.2.3 讨论 |
| 5.3 [KKL+PEB] 观测器 |
| 5.3.1 主要结论 |
| 5.3.2 讨论 |
| 5.4 浸入不变观测器:统一理论框架 |
| 5.4.1 广义浸入不变观测器 |
| 5.4.2 [KKL+PEB] 观测器:浸入不变解释 |
| 5.4.3 讨论 |
| 5.5 例子 |
| 5.5.1 数值算例 |
| 5.5.2 一类非线性系统 |
| 5.5.3 直流-直流 ?uk转换器 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 非线性观测器的构造 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 主要结果 |
| 6.2.1 利用yv放松PEBO假设 |
| 6.2.2 PEBO偏微分方程求解方法 |
| 6.3 例子 |
| 6.3.1 一个不可辨系统 |
| 6.3.2 一类端口哈密顿系统 |
| 6.3.3 双水箱系统 |
| 6.3.4 磁悬浮系统 |
| 6.4 PLv CC机械系统动量估计 |
| 6.4.1 PLv CC机械系统 |
| 6.4.2 类梯度观测器设计 |
| 6.4.3 KKL观测器设计 |
| 6.4.4 讨论 |
| 6.5 小结 |
| 第三部分 镇定周期轨 |
| 第七章 轨道镇定的能量观点 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 互联与阻尼配置无源控制背景知识 |
| 7.3 问题描述 |
| 7.4 主要结论 |
| 7.4.1 墨西哥帽能量配置法 |
| 7.4.2 能量注入与耗散法 |
| 7.4.3 本文两种新方法比较 |
| 7.4.4 讨论 |
| 7.5 能量传输视角 |
| 7.6 例子:异步电机 |
| 7.6.1 动力学模型与控制目标 |
| 7.6.2 异步电机的无源控制轨道镇定 |
| 7.6.3 磁场定向控制属于轨道镇定 |
| 7.7 其他例子 |
| 7.7.1 二维振子 |
| 7.7.2 倒立摆 |
| 7.8 小结 |
| 第八章 非完整系统的光滑时不变调节 |
| 8.1 引言 |
| 8.2 非完整系统调节:能量注入与耗散法 |
| 8.2.1 主要结果 |
| 8.2.2 讨论 |
| 8.3 非完整积分系统 |
| 8.3.1 光滑时不变反馈控制 |
| 8.3.2 动态光滑时不变方法 |
| 8.4 链式非完整系统 |
| 8.5 仿真 |
| 8.6 小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 全文总结 |
| 9.2 未来展望 |
| 附录A 非线性系统的概念与基本理论 |
| A.1 基本定义及引理 |
| A.2 Lyapunov稳定性与收敛 |
| A.3 不变流形与系统浸入 |
| A.4 非线性观测器理论基础 |
| A.5 轨道稳定性理论基础 |
| A.6 耗散理论基础知识 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间申请的专利 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（3）基于自适应零速修正及情境融合的室内定位系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外室内定位系统航向角修正技术研究现状 |
| 1.2.1 基于行为分析的航向修正方法 |
| 1.2.2 基于磁场数据辅助的航向修正算法 |
| 1.2.3 基于地图匹配的航向修正算法 |
| 1.2.4 基于误差建模的航向修正算法 |
| 1.2.5 基于计算机视觉的航向修正算法 |
| 1.3 研究现状的局限性 |
| 1.4 本文的主要内容和文章框架 |
| 1.4.1 本文的主要内容 |
| 1.4.2 本文组织架构 |
| 第二章 手持式惯性导航理论基础及误差分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 手持式室内定位系统框架介绍 |
| 2.3 惯性计算模块介绍 |
| 2.3.1 载体-导航坐标系的转换关系 |
| 2.3.2 姿态更新算法简介 |
| 2.3.3 四元数法 |
| 2.3.4 捷联式惯性计算 |
| 2.4 倒立摆步态模型介绍 |
| 2.5 卡尔曼滤波系统模型介绍 |
| 2.6 系统误差分析 |
| 2.6.1 零速检测误差分析 |
| 2.6.2 航向角累积误差分析 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于自适应零速修正及情境融合算法的手持式室内定位系统分析与设计 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 自适应零速检测算法 |
| 3.3 基于概率图的情境融合算法 |
| 3.3.1 情境融合算法中的贝叶斯递推 |
| 3.3.2 情境融合算法中概率模型的构建 |
| 3.3.3 基于粒子滤波器实现情境融合算法中概率模型的更新 |
| 3.3.4 情境融合算法对卡尔曼滤波器的反馈 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统实验与分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 数据采集、算法运行及结果展现平台介绍 |
| 4.2.1 硬件平台介绍 |
| 4.2.2 软件平台介绍 |
| 4.3 零速检测及步长实验与分析 |
| 4.4 情境融合实验与分析 |
| 4.4.1 地图约束下的情境融合实验对比分析 |
| 4.4.2 航向角反馈实验对比分析 |
| 4.5 长距离稳定性试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的科研项目 |
（4）线性自抗扰控制理论及工程应用的若干进展（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 线性自抗扰控制 (LADRC) 原理 |
| 2.1 线性扩张状态观测器 (LESO) |
| 2.2 误差反馈 |
| 3 线性自抗扰控制理论分析 |
| 3.1 微分跟踪器 (TD) 的收敛性分析 |
| 3.2 扩张状态观测 (ESO) 的性能分析 |
| 3.3 LADRC稳定性分析 |
| 3.3.1 LADRC的收敛性与稳定性 |
| 3.3.2 基于奇异摄动理论的LADRC稳定性分析 |
| 3.3.3 基于频域的LADRC稳定性分析 |
| 4 LADRC的算法扩展与改进 |
| 4.1 大时滞系统 |
| 4.2 非最小相位系统 |
| 4.3 观测器带宽受限情形 |
| 4.4 自抗扰广义预测控制 (ADRC-GPC) |
| 5 工程应用 |
| 5.1 在塑料挤出机过程中的应用 |
| 5.2 在典型化工过程中的应用 |
| 5.3 在大型台车式热处理电阻炉控制系统的应用 |
| 5.4 在发电机换热器中的应用 |
| 5.5 在直流—直流功率转换器中的应用 |
| 5.6 在快速刀具伺服系统中的应用 |
| 5.7 在机电控制系统中的应用 |
| 5.8 在汽车发动机控制中的应用 |
| 5.9 在大口径深空探测天线伺服控制中的应用 |
| 5.10 在导弹飞行制导与控制系统中的应用 |
| 6 总结与展望 |
（5）倒立摆控制策略研究及仿真实验平台设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 倒立摆系统的研究现状 |
| 1.2.1 倒立摆系统的起摆控制 |
| 1.2.2 倒立摆系统的稳摆控制 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第2章 二级倒立摆建模与分析 |
| 2.1 倒立摆系统特性 |
| 2.2 构建数学模型 |
| 2.3 倒立摆系统的定性分析 |
| 2.3.1 稳定性分析 |
| 2.3.2 能控与能观性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于遗传算法的LQR控制器设计 |
| 3.1 二次型最优控制 |
| 3.1.1 LQR控制理论 |
| 3.1.2 参数矩阵的选取 |
| 3.2 遗传算法 |
| 3.2.1 遗传算法简介 |
| 3.2.2 遗传算法的主要组成 |
| 3.2.3 改进的遗传算法 |
| 3.3 基于GA-LQR控制算法的倒立摆仿真实验 |
| 3.3.1 基于遗传算法的数值寻优 |
| 3.3.2 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于信息融合的模糊控制器的设计及仿真研究 |
| 4.1 模糊控制简介 |
| 4.1.1 模糊控制系统 |
| 4.1.2 模糊控制器的组成 |
| 4.1.3 模糊控制器的设计 |
| 4.2 二级倒立摆系统的模糊控制器的设计 |
| 4.2.1 信息融合技术在模糊控制器中的应用 |
| 4.2.2 融合函数的设计 |
| 4.2.3 模糊控制器的设计 |
| 4.3 模糊控制器仿真和分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于LabVIEW的倒立摆仿真实验平台设计 |
| 5.1 系统软件平台 |
| 5.1.1 虚拟仪器简介 |
| 5.1.2 LabVIEW的特点 |
| 5.1.3 LabVIEW组成部分 |
| 5.2 LabVIEW与Matlab通讯 |
| 5.2.1 LabVIEW与Matlab/Simulink实现混合编程 |
| 5.2.2 LabVIEW仿真接口工具包 |
| 5.3 基于Matlab和虚拟仪器的二级倒立摆仿真平台设计 |
| 5.3.1 创建LabVIEW图形化用户界面程序设计 |
| 5.3.2 LabVIEW与Simulink仿真模型连接 |
| 5.3.3 LabVIEW远程访问 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 倒立摆实物系统控制实验 |
| 6.1 实物控制系统结构 |
| 6.2 倒立摆实物控制 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（6）模糊滑模控制在不稳定对象中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑模控制的研究现状 |
| 1.2.2 不稳定被控对象的研究现状 |
| 1.2.3 模糊控制的研究概况 |
| 1.2.4 倒立摆的研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容 |
| 2 二级倒立摆模型的建立及分析 |
| 2.1 倒立摆系统的简介 |
| 2.2 倒立摆的分类及特性 |
| 2.2.1 倒立摆分类 |
| 2.2.2 倒立摆特性 |
| 2.3 倒立摆系统结构及原理 |
| 2.4 二级倒立摆系统建模 |
| 2.5 倒立摆系统性能分析 |
| 2.5.1 稳定性分析 |
| 2.5.2 系统能控性分析 |
| 2.5.3 系统能观性分析 |
| 2.5.4 系统相对能控性的分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 滑模控制的方法研究 |
| 3.1 滑模控制简介 |
| 3.2 滑动模态的本质概述 |
| 3.3 滑模控制器的应用 |
| 3.4 滑模控制器的设计 |
| 3.4.1 滑动模态的数学表达 |
| 3.4.2 滑模控制的定义 |
| 3.4.3 滑动模态 |
| 3.4.4 趋近律 |
| 3.4.5 简单的滑模控制实例 |
| 3.5 滑模控制中的抖振现象 |
| 3.5.1 影响抖振因素分析 |
| 3.5.2 产生抖振因素分析 |
| 3.5.3 消减抖振的研究 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 模糊滑模控制器的设计 |
| 4.1 模糊控制方法特点 |
| 4.2 模糊控制工作的理论基础 |
| 4.2.1 输入的模糊化 |
| 4.2.2 模糊控制规则的形成及推理 |
| 4.2.3 数据库 |
| 4.2.4 模糊判决 |
| 4.3 模糊滑模控制器的设计 |
| 4.3.1 一种等效模糊滑模控制律的设计 |
| 4.3.2 仿真及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 模糊滑模控制器在二级倒立摆中的设计与仿真 |
| 5.1 模糊滑模控制律的设计 |
| 5.2 仿真研究 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结展望 |
| 6.1 全文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（7）电液比例倒立摆控制系统研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 电液比例控制系统研究现状 |
| 1.1.1 电液比例控制系统 |
| 1.1.2 电液比例控制技术的历史 |
| 1.1.3 电液比例控制系统的分类 |
| 1.1.4 电液比例控制系统发展趋势 |
| 1.2 倒立摆系统介绍 |
| 1.2.1 倒立摆的分类 |
| 1.2.2 倒立摆国内外研究现状 |
| 1.2.3 倒立摆控制策略 |
| 1.3 电液比例倒立摆控制系统的研究价值 |
| 1.4 本文进行的工作 |
| 2 电液比例倒立摆控制系统 |
| 2.1 电液比例倒立摆工作原理和结构设计 |
| 2.2 电液比例控制系统设计 |
| 2.2.1 控制元件 |
| 2.2.2 执行元件 |
| 2.2.3 双向液压缸参数计算 |
| 2.2.4 电液比例方向阀参数计算 |
| 2.3 建立倒立摆数学模型 |
| 2.4 电液比例倒立摆数学模型 |
| 2.4.1 电液比例倒立摆数学模型建立 |
| 2.4.2 状态空间建立 |
| 2.5 电液比例倒立摆系统可控性分析 |
| 2.6 本章小节 |
| 3 电液比例倒立摆非线性模型 |
| 3.1 在MATLAB/Simulink中建立倒立摆的非线性模型 |
| 3.2 在AMESim中建立电液比例倒立摆非线性模型 |
| 3.2.1 AMESim简介 |
| 3.2.2 AMESim和MATLAB/Simulink联合仿真介绍 |
| 3.2.3 AMESim与METLAB/Simulink联合仿真平台搭建 |
| 3.2.4 建立电液比例倒立摆控制系统非线性仿真模型 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 控制器设计 |
| 4.1 PID控制控制器 |
| 4.1.1 PID介绍 |
| 4.1.2 设计PID控制器并联合仿真 |
| 4.2 模糊控制器 |
| 4.2.1 模糊控制简介 |
| 4.2.2 模糊控制器分类 |
| 4.2.3 模糊控制器的设计 |
| 4.2.4 模糊控制器联合仿真 |
| 4.3 变论域模糊自适应控制器 |
| 4.3.1 模糊控制器简介 |
| 4.3.2 变论域控制器设计 |
| 4.3.3 变论域模糊控制器联合仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（8）二级倒立摆的神经网络模糊控制方法应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 倒立摆系统简介 |
| 1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.3 目前国内外倒立摆研究情况 |
| 1.4 论文主要内容及安排 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 一级和二级倒立摆的数学建模及分析 |
| 2.1 直线一级倒立摆的建模与分析 |
| 2.1.l 牛顿-欧拉方法对一级倒立摆系统建模 |
| 2.1.2 用拉格朗日方法对倒立摆系统建模 |
| 2.1.3 一级倒立摆系统性能分析 |
| 2.2 直线二级倒立摆的建模与分析 |
| 2.2.1 拉格朗日方法建模 |
| 2.2.2 系统稳定性和可控性分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 倒立摆系统的两种常用控制方法研究 |
| 3.1 二级倒立摆极点配置方法研究 |
| 3.1.1 二级倒立摆的极点配置方法控制基本原理 |
| 3.1.2 仿真实验 |
| 3.2 二级倒立摆线性二次型最优控制方法研究 |
| 3.2.1 二级倒立摆线性二次型最优控制方法基本原理 |
| 3.2.2 二级倒立摆线性二次型最优控制方法仿真实验 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 二级倒立摆模糊控制方法研究 |
| 4.1 模糊控制方法基本原理 |
| 4.1.1 模糊控制器的设计方法 |
| 4.2 二级倒立摆的模糊控制基本原理 |
| 4.2.1 二级倒立摆系统融合函数的设计 |
| 4.3 二级倒立摆的模糊控制方法仿真实验 |
| 4.4 二级倒立摆的模糊控制方法仿真结果的分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 二级倒立摆神经网络模糊控制方法研究 |
| 5.1 神经网络 |
| 5.1.1 神经网络基本概念以及网络组成结构 |
| 5.1.2 神经网络学习算法 |
| 5.1.3 BP 网络简介 |
| 5.1.4 神经网络的优良特性与缺陷 |
| 5.2 TSK 模型(TAKAGI-SUGENO-KANG 模型)模糊控制介绍 |
| 5.2.1 模糊推理系统 |
| 5.2.2 Takagi-Sugeno 模型结构与学习算法 |
| 5.2.3 模糊系统存在的问题 |
| 5.3 神经网络模糊推理系统简介 |
| 5.3.1 神经网络模糊控制的分类 |
| 5.3.2 神经网络模糊推理系统控制方法及设计 |
| 5.3.3 神经网络模糊推理系统控制方法及设计 |
| 5.4 二级倒立摆的神经网络模糊控制算法研究 |
| 5.4.1 二级倒立摆神经网络模糊控制器设计 |
| 5.4.2 二级倒立摆神经网络模糊控制仿真研究 |
| 5.4.3 二级倒立摆神经网络模糊控制仿真结果分析 |
| 5.5 二级倒立摆神经网络模糊控制与 LQR 控制仿真结果对比分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 二级倒立摆系统的实时控制实验 |
| 6.1 二级倒立摆实时控制实验 |
| 6.2 二级倒立摆系统的抗干扰性研究 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（9）旋转式倒立摆控制系统设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.1.1 倒立摆系统概述 |
| 1.1.2 倒立摆的研究历史和发展现状 |
| 1.2 传统控制方法在倒立摆控制系统中的应用 |
| 1.2.1 经典控制理论 |
| 1.2.2 现代控制理论 |
| 第二章 倒立摆系统的规划及设计 |
| 2.1 机械系统设计 |
| 2.1.1 步进电机的选取 |
| 2.1.2 齿轮的设计 |
| 2.1.3 过渡轴的设计 |
| 2.2 控制系统设计 |
| 2.2.1 硬件系统总体组成 |
| 2.2.2 前向通道接口电路设计 |
| 2.2.3 后向通道接口电路设计 |
| 2.3 控制系统总体电路图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 倒立摆系统的模型的建立 |
| 3.1 旋转倒立摆系统的数学模型的建立 |
| 3.2 倒立摆系统的数学模型 |
| 3.3 倒立摆系统能控性与能观测性判定 |
| 3.4 极点配置法改善倒立摆的稳定性 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于T-S模糊控制算法的控制系统设计 |
| 4.1 人工智能控制 |
| 4.1.1 模糊控制 |
| 4.1.2 神经网络控制 |
| 4.1.3 模糊控制和人工神经网络控制相结合 |
| 4.2 拟人智能控制 |
| 4.3 设计方案提出的意义和具体设计要求 |
| 4.3.1 设计方案的意义 |
| 4.3.2 设计内容及主要技术参数 |
| 4.4 模糊控制的工作原理 |
| 4.4.1 模糊控制系统组成 |
| 4.4.2 模糊控制系统的优点 |
| 4.5 模糊逻辑系统分类 |
| 4.5.1 纯模糊逻辑系统 |
| 4.5.2 有着模糊消除和产生器的模糊系统 |
| 4.5.3 T-S模糊逻辑系统 |
| 4.6 T-S模糊动态模型系统设计 |
| 4.7 建立倒立摆系统的T-S模糊模型 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于T-S模糊控制算法的仿真实验 |
| 5.1 MATLAB在倒立摆控制系统仿真中的应用 |
| 5.1.1 MATLAB模糊逻辑工具箱的应用 |
| 5.1.2 MATLAB仿真软件模块的使用(Simulink) |
| 5.1.3 倒立摆系性能分析及仿真结果 |
| 5.2 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（10）直线二级倒立摆稳摆的建模与预测控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 倒立摆装置介绍 |
| 1.2 倒立摆技术简介 |
| 1.2.1 倒立摆的发展历史及国内外研究现状 |
| 1.2.2 倒立摆技术的研究意义 |
| 1.3 典型的倒立摆控制方法概述 |
| 1.3.1 LQR控制 |
| 1.3.2 智能控制 |
| 1.3.3 预测控制 |
| 1.4 本文的研究目的及意义 |
| 1.5 本文的主要研究工作 |
| 2 二级倒立摆的建模研究 |
| 2.1 二级倒立摆的物理建模 |
| 2.2 二级倒立摆的ARX建模 |
| 2.2.1 二级倒立摆的ARX模型结构 |
| 2.2.2 二级倒立摆的ARX建模结果 |
| 2.3 二级倒立摆的RBF-ARX建模 |
| 2.3.1 二级倒立摆的RBF-ARX模型结构 |
| 2.3.2 二级倒立摆的RBF-ARX模型的参数辨识 |
| 2.3.3 二级倒立摆的RBF-ARX模型的建模结果 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 二级倒立摆稳摆模型预测控制器的设计 |
| 3.1 模型预测控制的基本原理 |
| 3.2 基于ARX模型的预测控制器设计 |
| 3.2.1 二级倒立摆ARX模型的状态空间描述 |
| 3.2.2 二级倒立摆ARX模型状态空间形式的预测输出 |
| 3.2.3 优化求解 |
| 3.3 基于RBF-ARX模型的预测控制器设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 二级倒立摆稳摆的模型预测控制研究 |
| 4.1 参考轨迹的设定 |
| 4.2 模型预测控制器的参数调节 |
| 4.2.1 控制加权矩阵R_1、R_2和误差加权矩阵Q |
| 4.2.2 预测时域N_y和控制时域N_u |
| 4.2.3 采样周期T和设定值柔化因子α |
| 4.3 仿真控制研究 |
| 4.3.1 二级倒立摆稳摆的ARX模型预测控制仿真研究 |
| 4.3.2 二级倒立摆稳摆的RBF-ARX模型预测控制仿真研究 |
| 4.4 实时控制研究 |
| 4.4.1 实时控制环境 |
| 4.4.2 实时控制结果 |
| 4.5 实验过程中的问题分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 |
| 致谢 |
四、微机在倒立摆装置中的应用（论文参考文献）
- [1]基于两轮自平衡车的二级倒立摆控制系统设计[D]. 庞新雨. 哈尔滨师范大学, 2020(01)
- [2]非线性系统状态观测与轨道镇定[D]. 衣博文. 上海交通大学, 2019(06)
- [3]基于自适应零速修正及情境融合的室内定位系统研究[D]. 吴纵横. 厦门大学, 2017(07)
- [4]线性自抗扰控制理论及工程应用的若干进展[J]. 陈增强,程赟,孙明玮,孙青林. 信息与控制, 2017(03)
- [5]倒立摆控制策略研究及仿真实验平台设计[D]. 武冰冰. 河北科技大学, 2015(06)
- [6]模糊滑模控制在不稳定对象中的应用研究[D]. 王凯. 陕西科技大学, 2015(02)
- [7]电液比例倒立摆控制系统研究[D]. 刘佳. 辽宁工程技术大学, 2015(03)
- [8]二级倒立摆的神经网络模糊控制方法应用研究[D]. 王英. 河北科技大学, 2014(03)
- [9]旋转式倒立摆控制系统设计与研究[D]. 王海燕. 长春工业大学, 2014(12)
- [10]直线二级倒立摆稳摆的建模与预测控制研究[D]. 王丹. 中南大学, 2014(03)