一、一种模糊逻辑系统与线性系统理论结合的单级倒立摆控制方法（论文文献综述）
张舰栋[1]（2021）在《一种基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统》文中认为近二十年来,一类以动量轮提供控制力矩实现载体自平衡的立方体机器人逐渐引起了国内外学者的关注,其控制系统、动力系统及传感器等模块均包含在立方体内部,可实现立方体单棱边或者角点的自平衡,具有高阶、强耦合、非线性、欠驱动等复杂特性,是一种控制理论研究和应用的理想平台。本文针对一种动量轮驱动立方体机器人的机械结构设计、动力学建模及控制系统设计展开研究。首先,针对立方体机器人在自平衡过程中对稳定性和结构完整性的要求,设计了一种三动量轮驱动的立方体机器人。基于Solidworks三维建模软件完成了所设计立方体机器人的仿真模型,验证了其机体结构全封闭性以及合理性。然后,基于拉格朗日方程分别建立了立方体机器人以角点平衡于平面及坡面的动力学模型。通过坐标系变换,将立方体等效为两个正交平面的单级倒立摆系统,并引入虚拟动量轮变量,简化立方体的动力学建模过程。从理论上证明在一定条件下,平面上和坡面上的立方体机器人具有相似的动力学特性。其次,研究了立方体的姿态融合并设计了基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统。采用互补滤波的方法实现了立方体三个姿态角的融合,并将其引入基于T-S模糊模型的立方体自平衡控制系统设计中,基于Lyapunov方法证明了所设计自平衡控制系统的稳定性。仿真实验结果表明,基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统具有良好的动、静态特性。最后,自主设计并搭建了一种基于微机电系统的立方体机器人系统实验平台,实现立方体机器人以角点平衡于平面和坡面的机载控制系统,完成了系统稳定性、扰动性及鲁棒性自平衡控制实验。实测实验结果表明了在平面上与在坡面上的立方体机器人具有相似的自平衡特性,并且验证了所设计基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统的可行性和有效性。
辛英[2]（2018）在《基于多目标优化和数据驱动的动力学系统控制研究》文中进行了进一步梳理近年来,非线性动力学系统控制问题受到越来越多的关注和研究。非线性系统控制的多样性往往会伴随出现比较复杂的控制器优化问题,而控制器参数优化属于一项重要工作。反馈控制通常是为了满足多个相互矛盾相互冲突的指标函数同时取得最优值,例如峰值时间、超调量、稳态误差以及积分绝对误差等时域控制器评价指标,所以在多目标优化过程中折中思想贯穿始终。传统的控制器参数优化多针对于简单的线性系统,面对复杂的非线性控制器优化往往束手无策。如何有效地为非线性系统控制提供参数优化方法,已经成为一个亟需解决的重点问题。在本文中主要针对比较复杂的非线性系统采用比较流行的多目标优化方法进行控制器优化设计。本论文的主要研究内容是基于多目标优化方法进行控制器参数整定。多目标优化研究内容分两章介绍:第三章采用多目标粒子群算法对欠驱动旋转倒立摆系统多目标优化控制设计。倒立摆旋转臂跟踪复杂的追踪信号的同时保证摆杆在竖直向上的位置保持稳定。用多目标粒子群算法寻找帕累托解集和帕累托前沿,数值仿真和实验同时证明了多目标优化设计的有效性。第四章创新性地提出一种简单胞映射和细分算法混合的多目标优化算法,并采用并行运算用以解决高维多目标优化问题。采用所提出的算法寻找其帕累托前沿和帕累托解集。通过理论分析、数值仿真和实验验证了该方法的可行性。除了非线性系统多目标优化算法的研究以外,本文分别对基于模型和无模型控制方法进行了研究。论文第五章采用输出反馈线性化对二自由度直升机系统进行控制设计。我们提出一种基于代数方法的微分估计算法用以估计系统输出变量的导数。通过与现有的其他两种微分估计方法相比较,验证了所提算法的抗干扰能力强和鲁棒性强的特点。基于此微分估计方法,进行了输出反馈线性化控制方法的仿真和实验研究。通过定量和定性分析,展示了基于代数微分估计法的输出反馈线性化控制方法在减小跟踪误差和降低系统能耗方面的优势。最后,论文第六章对一种基于数据的无模型控制方法进行了研究。这种无模型控制方法不再需要系统具体的动力学模型,而是用系统的历史输入输出数据建立超局部模型,近似于原始系统。然后,根据近似模型和系统的输出数据更新控制器输入,进而实现对非线性系统的控制。将该无模型控制方法应用到多输入多输出的非线性系统控制中检验算法的有效性。仿真结果表明此控制方法对于难以建模或建模不准确的系统具有很好的应用前景。
赵文才[3]（2018）在《环形单级倒立摆系统的控制研究》文中提出环形倒立摆系统是一个多变量、非线性、强耦合、不稳定的单输入多输出系统,其稳定性控制是控制理论的具体运用,为验证和评估控制理论与方法提供了良好的实验平台.过去,研究者主要以直线轨道型的小车倒立摆系统为被控对象来展开研究,而环形倒立摆系统作为一个典型的非线性系统,与直线型的倒立摆系统相比,它具有更多的自由度,克服了行程限制,控制难度更大,为验证各种控制理论提供更为理想的实验平台.本文首先介绍了倒立摆系统的研究背景和意义,包括倒立摆的分类,倒立摆在教育教学、科学研究和工程应用实践等方面的意义以及国内外学者对倒立摆系统的研究现状.然后拉格朗日方程推导出环形单级倒立摆系统的动力学模型,以线性系统理论中稳定性、能控性和能观测性的定义和判据等为理论依据,调用MATLB函数计算来分析环形单级倒立摆系统的性能,由计算结果得出,该系统是开环不稳定,并且是能控能观测的.因此系统需要设计外部控制器加以调节.于是,本文对环形单级倒立摆进行了LQR控制和PID控制,并对二者做出了比较分析发现,两种控制方法都能有效地控制环形单级倒立摆,但是该系统在PID控制下,连杆和摆杆的达到稳定的调节时间更短,振荡产生超调量更小.我们知道,PID控制器设计的关键在于如何快速地选取一组最佳的控制器参数,即进行PID控制参数整定.为解决试凑法选参的反复和繁琐,本文引入了粒子群算法（PSO）,并在标准粒子群算法的基础上,对算法的参数包括惯性权重系数和学习因子和适应度函数做了改进.粒子群优化算法（PSO）具有全局搜索能力强、概念简单、参数调整方便、收敛速度快等特点,可用于PID控制器参数的调整.由于环形倒立摆系统是多变量的复杂系统,普通PID容易出现积分饱和的现象,本文在上述基于粒子群算法的PID控制（PSO-PID）的基础上,对PID的结构进行了改进,采用改进积分项和比例项的PID控制方法,在此基础上又在比例和积分项前分别加入连续变化的函数作为系数以防止积分饱和.最后在MATLAB中分别用PSO-PID控制和基于改进变速积分的PSO-PID控制对环形单级倒立摆进行仿真.仿真结果表明,在改进变速积分的PSO-PID控制下,系统中连杆和摆杆的超调量均下降至0,调节时间分别缩短至0.8s和0.9s.这说明本文设计的控制方法能有效使环形单级倒立摆系统在较短的时间内达到稳定,也对倒立摆系统以及其它非线性系统的控制提供了参考和借鉴.
王贤明[4]（2015）在《直线倒立摆的模糊与滑模变结构控制算法研究》文中认为科学技术的迅速发展,对自动控制的精度、速度、范围及适应能力的要求日益提高,推动了自动控制理论和技术的发展,从而形成了各种新的控制理论与方法。直线倒立摆作为控制理论研究的理想实验平台,检验了控制方法的正确性和可行性,并且在此基础上对相应的控制方法提出了改进。本文以单级和二级直线倒立摆为被控对象,进行了控制理论和方法的研究,具体内容如下:首先,用牛顿力学方法和拉格朗日方法分别建立了单级和二级倒立摆的数学模型,在平衡点附近进行线性化处理,推导出单级与二级倒立摆系统的状态方程,并且就各自的能控性、能观性和稳定性进行了分析。其次,设计了基于最优（LQR）控制理论、模糊控制理论、滑模变结构控制理论的单级与二级倒立摆控制器。在模糊控制器设计中应用融合函数对控制器维数进行了降阶处理,改善了控制器的性能。在滑模变结构控制中分别应用最终滑动模态控制方法、等效滑模控制方法、趋近律滑模控制方法进行控制器设计。对等效控制方法用饱和函数法和继电函数法进行了改进,对趋近律方法用变速趋近律对指数趋近律进行了改进。最后,借助Matlab软件和Simulink工具箱编写了仿真程序与框图,实现了上述三种控制方法的仿真。仿真结果表明,三种控制方法是可行的,并且基于滑模变结构理论的改进控制方法在倒立摆系统抖振削弱方面有明显的效果。
贺希[5]（2014）在《基于LabVIEW的虚拟远程实验系统的设计》文中研究说明近年来，虚拟仪器技术、仿真技术和网络技术的飞速发展为实验环节的教学网络化和实验室设备远程控制提供技术支撑。虚拟实验成为实验环节的一个新的发展方向，它能实现实验资源共享、远程控制等功能，具有广阔的前景。本文基于LabVIEW平台设计了虚拟远程实验系统，实现实验环节的网络虚拟化，允许用户随时随地通过网络进行远程实验。论文的主要内容如下：首先，对虚拟远程实验系统进行了总体分析和设计，包括系统功能需求分析和总体设计思路；确定了实验系统的总体方案，即采用B/S架构，以LabVIEW为开发平台，基于模块化设计思路，将系统分为实验模块和实验管理平台模块。其次，对系统的实验模块进行了详细的设计，根据经典控制理论，对控制系统的时域、频域、串联校正以及状态空间进行了实验设计；建立了直线单级倒立摆的数学模型，应用LQR控制算法实现对直线单级倒立摆的稳摆控制；针对液位控制系统三容水箱数学模型具有非线性特点，提出变参数模糊自适应PID控制算法实现对系统的液位控制；然后在LabVIEW平台里面实现了相应的程序设计。再次，对系统的实验管理平台进行了分析设计，该平台基于ASP、SQL Server2005以及Dreamweaver实现对虚拟远程实验系统日常的管理。根据虚拟远程实验系统远程控制结构，设计了Web发布的远程控制方案，并且利用LabVIEW将程序VI生成了独立可执行文件和安装包，便于供用户下载。最后，对系统进行测试，实验结果表明该系统能够很好的完成用户远程实验控制，具有人机交互界面良好、操作简单、实验过程显示直观、易于扩展等特点，具有重要的应用价值。
黄彦海[6]（2014）在《模糊控制研究及其在两轮自平衡小车中的应用》文中提出随着模糊控制理论日益完善，模糊控制器逐渐受到科学家们的青睐。基于模糊控制规则的控制方式使它不需要考虑被控对象精确的数学模型和复杂性，可以解决许多常规控制方法难以处理的问题，同时模糊控制性能优越，实现起来较为方便。因此得到了广泛的应用。倒立摆系统是一个典型的支点在下重心在上的模型，它具有多个状态变量，其强耦合、非线性和自然不稳定的特性是研究的重点。同时它丰富和复杂的动力学行为，可以有效的表现出控制过程中的镇定问题、鲁棒性问题等。通过这样一个系统，可以有效的检验各种控制理论和控制算法的有效性，其研究结果对实际的控制系统具有指导意义。本文的目的是研究设计性能优越的模糊控制器，并应用到实际的控制系统中。为此，以单级倒立摆为研究对象，采用牛顿力学法建立其数学模型，利用SimMechanics工具箱建立其动力学模型。随后设计了单一输入规则群（SIRMs）动态加权模糊控制器，成功的控制了单级倒立摆系统。最后，应用该模糊控制器对两轮自平衡小车进行运动控制，取得了良好的控制效果。论文第一章，简要论述了模糊控制的起源和研究概况，解释了模糊控制的原理。第二章，建立了单级倒立摆的数学模型，分析其稳定性、可控性、可观性。使用SimMechanics工具箱，建立单级倒立摆的动力学模型，并验证了该模型的有效性。第三章，根据单级倒立摆系统多状态变量的特点，研究并设计了串、并联模糊控制器，在倒立摆实时控制实验平台上进行实时控制实验，获得了良好的控制结果。第四章，进一步研究并设计了SIRMs动态加权模糊控制器，仿真和实时控制试验表明基于SIRMs动态加权的模糊控制器可以有效地抑制系统的输入干扰，具有良好的动态性能和静态性能以及较强的鲁棒性。最后，为了验证文章中提出的模糊控制算法的实用性，将该算法应用在两轮自平衡小车的控制中，实际控制效果表明，该算法可以成功的控制两轮自平衡小车的运动，且跟踪速度快。
陈莎莎[7]（2014）在《倒立摆系统自抗扰控制的研究与实现》文中进行了进一步梳理倒立摆系统作为控制理论研究中典型的被控对象，被用来验证许多抽象的控制概念，如控制系统的稳定性能、可控性能、快速性能和鲁棒性能等。在运动控制系统的不段发展过程中，倒立摆系统与许多复杂的非线性系统的运动过程极其相似，因此对倒立摆的研究具有重要的工程实用价值。自抗扰控制是一种可靠而有效的控制方法，对自抗扰控制的研究对于复杂，非线性，大时滞等系统的控制有很大的发展和应用空间，近几年国内外对自抗扰控制的研究也趋于热点。但自抗扰控制针对不稳定欠驱动系统的的应用研究还处于起步阶段，故本文重点选择自抗扰控制对倒立摆系统的稳定控制进行相应的研究与应用，借以突破自抗扰控制对欠驱动不稳定系统的有效的稳定控制。基于自抗扰控制原理，分析了自抗扰控制器各部分的构成，作用及其性能。详细分析了自抗扰控制各部分结构的参数选取及性能评价，重点对比分析了扩张观测器以及线性扩张观测器的构造及稳定性。依托倒立摆系统这一典型的被控对象，详细分析了倒立摆系统的控制特点及其控制性能。最后，结合自抗扰控制分别对单级倒立摆系统和二级倒立摆系统进行了控制器设计及性能分析。针对单级倒立摆系统，分别研究了倒立摆系统的PID控制，LQR控制，双模糊控制器的控制，以及传统自抗扰控制器（AADRC）的控制，线性自抗扰控制器（LADRC）的控制，提出了采用双线性扩张观测器自抗扰控制（DLADRC）控制单级倒立摆系统的控制策略。分别对以上控制器进行了系统的仿真和实时控制研究，指出采用DLADRC可以同时实现对小车摆杆和位移的稳定控制，仿真和实时控制实验均证明了算法的有效性。与经典控制方法和传统自抗扰控制方法相比，DLADRC有着更好的快速性和更强的鲁棒性。针对二级倒立摆系统，在分析系统的模型特性后，分析了经典控制PID和现代控制LQR控制倒立摆的性能。最后采用结合极点配置的自抗扰控制策略（JADRC），实现了对二级倒立摆的控制。控制结果表明，相比于经典PID和LQR控制，JADRC具有较好的稳定性，有着更强的工程应用价值。
吴宇轩[8]（2013）在《遗传模糊控制及其在优化控制中的应用研究》文中认为模糊控制器控制规则的选取及隶属度函数的优化缺少知识采集的手段和自我调整的特性，而遗传算法具有自整定、启发式全局收敛的特点。本文利用改进遗传算法进行模糊控制器参数寻优。本文首先对传统单一种群遗传算法进行了分析归纳与总结，在此基础上提出了一种改进遗传算法，其主要思想是：在遗传种群内部引入十进制编码策略和分等复制的选择算子来拓展种群的多样性和个体基因包含的信息量；引入分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解，同时对交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进。通过选取两个比较常用的典型数学函数对改进后的遗传算法进行性能检验，检验结果表明：相比于基本遗传算法，本文提出的改进算法在寻优搜索速度以及寻优精度上都有所提高。并将此改进算法用于模糊控制器的隶属度函数、比例因子以及控制规则等参数的优化。MATLAB仿真结果表明，与基本遗传算法相比，本算法具有更快的寻优速度，并且模糊控制器经过优化后控制性能良好。在基本单种群遗传算法的基础上，本文进一步得出了基本双种群遗传算法的基本结构和特征，并对双种群遗传算法进行了改进，种群间采用个体移民策略来加快收敛速度，增加解的多样性，增强算法的寻优能力，避免双种群遗传算法陷入早熟收敛的困境。另外本文将压缩因子应用于隶属度函数中，该方法可以最大限度的降低遗传编码规模，减小计算压力，提高参数寻优的搜索速度。将改进的双种群遗传算法用于优化隶属度函数、模糊语言规则以及量化因子等参数，实现模糊控制系统的整体寻优。从MATLAB对比仿真结果可以看出，经过改进双种群遗传算法优化的模糊控制器具有较小的超调量和较快的响应速度，系统的鲁棒性与稳定性更加优越，有更好的环境适应能力，取得了令人满意的控制效果。最后将优化后的模糊控制器用于单级倒立摆控制系统的仿真研究和实时系统控制，仿真实验结果表明优化后的模糊控制器可以稳定控制倒立摆系统，具有良好的实时控制能力。
刘浩梅[9]（2013）在《环形单级倒立摆的稳定控制研究与实现》文中提出倒立摆系统的研究，既可以直观地表现许多抽象的控制概念，解决控制领域中的一些典型问题，检验某种控制方法或控制理论是否有解决非线性和不稳定性问题的能力，其研究成果又可以应用于机器人、军工、航天科技及一般工业过程等诸多领域，具有重要的理论和工程价值。本文针对目前倒立摆控制研究中，仿真控制多、实时控制少，直线型倒立摆研究较多，环形倒立摆控制研究少等现状，以环形倒立摆体系为研究对象，分别利用滑模变结构控制理论和线性二次型性能指标的最优控制理论，对环形单级倒立摆系统进行了实时控制研究。1、环形单级倒立摆的结构、数学建模和性能分析。首先对环形单级倒立摆体系的结构和工作原理进行了分析，在此基础上，采用拉格朗日方法，推导出了环形单级倒立摆的数学模型。接着对环形倒立摆系统进行了稳定性和能控性分析，结果表明：系统是开环不稳定系统，且系统完全能控。2、基于滑模变结构控制器的环形单级倒立摆稳定控制及实现。在对环形单级倒立摆系统的等效控制和滑模运动的稳定性分析基础上，进行环形单级倒立摆系统滑模控制器设计和环形单级倒立摆的滑模变结构控制实时控制。在Matlab/simulink中搭建出环形单级倒立摆的系统模型，并将其封装，确定了优化参数，此时连杆的运动非常平稳，摆杆成功起摆，但稳定时间不长。3、基于LQR的环形单级倒立摆最优控制及实现。首先进行了LQR控制器的设计，并利用粒子群优化算法确定最优加权矩阵Q和R和相应的最优反馈增益矩阵K；并以该最优加权矩阵Q和R为参数开展了基于LQR的环形单级倒立摆实时控制研究，结果表明，摆杆成功实现了起摆和稳定控制。
蔡永刚,刘慧文[10]（2012）在《单级倒立摆模糊控制器的设计与实现》文中研究说明该文以倒立摆系统为控制对象,建立了单级倒立摆的数学模型,根据模型特点,设计了模糊控制器,并在Matlab-Simulin环境下进行了仿真研究,结果表明该文所设计的模糊控制器是正确有效的。
二、一种模糊逻辑系统与线性系统理论结合的单级倒立摆控制方法（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、一种模糊逻辑系统与线性系统理论结合的单级倒立摆控制方法（论文提纲范文）
（1）一种基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 自平衡机器人的研究现状 |
| 1.2.2 立方体机器人的研究现状 |
| 1.3 本文研究目的及内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 立方体机器人系统设计 |
| 2.1 立方体机器人结构设计 |
| 2.2 元件设计及选型 |
| 2.3 系统硬件选型及设计 |
| 2.3.1 硬件系统总体设计 |
| 2.3.2 稳压模块设计 |
| 2.3.3 姿态测量模块设计 |
| 2.3.4 电机驱动模块设计 |
| 2.3.5 电路板PCB设计 |
| 2.4 立方体机器人软件设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 立方体机器人建模与分析 |
| 3.1 坐标系定义及坐标系变化 |
| 3.2 平衡于平面的立方体机器人动力学建模 |
| 3.3 平衡于坡面的立方体机器人动力学建模 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于T-S模糊模型的立方体机器人系统设计 |
| 4.1 立方体机器人姿态检测 |
| 4.1.1 姿态角获取 |
| 4.1.2 四元数姿态更新算法 |
| 4.1.3 基于互补滤波的立方体机器人姿态融合 |
| 4.2 基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统设计 |
| 4.3 基于Lyapunov稳定性的T-S控制器设计 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实测实验和结果分析 |
| 5.1 姿态检测实验及结果分析 |
| 5.2 在平面上立方体自平衡的实验及结果分析 |
| 5.3 在坡面上立方体自平衡的实验及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 全文总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（2）基于多目标优化和数据驱动的动力学系统控制研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 字母注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景 |
| 1.1.1 反馈控制系统的数学描述 |
| 1.1.2 非线性控制系统设计的挑战 |
| 1.1.3 课题的提出 |
| 1.2 相关研究问题的综述 |
| 1.2.1 控制理论发展概述 |
| 1.2.2 反馈控制 |
| 1.2.3 多目标优化设计 |
| 1.2.4 无模型控制 |
| 1.2.5 微分估计方法 |
| 1.3 研究内容及重要意义 |
| 1.3.1 欠驱动系统多目标优化控制设计及实验研究 |
| 1.3.2 多输入多输出系统的多目标优化控制设计及实验研究 |
| 1.3.3 基于代数微分估计的输出反馈线性化控制设计研究 |
| 1.3.4 基于微分估计的数据驱动无模型控制方法研究 |
| 第二章 控制设计方法 |
| 2.1 线性控制 |
| 2.1.1 线性系统 |
| 2.1.2 PID控制器结构和过程建模 |
| 2.1.3 线性二次型调节器(LQR) |
| 2.1.4 基于卡尔曼滤波的状态反馈 |
| 2.2 非线性控制 |
| 2.2.1 非线性系统 |
| 2.2.2 反馈线性化 |
| 2.2.3 无模型控制 |
| 第三章 欠驱动系统多目标优化控制设计 |
| 3.1 系统描述与建模 |
| 3.1.1 欧拉-拉格朗日方法简介 |
| 3.1.2 传递矩阵介绍 |
| 3.1.3 倒立摆系统运动学建模 |
| 3.1.4 拉格朗日算子 |
| 3.1.5 非线性动力学建模 |
| 3.1.6 非线性系统状态方程 |
| 3.2 多目标优化设计 |
| 3.2.1 多目标优化问题的提出 |
| 3.2.2 多目标粒子群优化算法 |
| 3.2.3 数值结果分析 |
| 3.3 LQR控制对比分析 |
| 3.3.1 阶跃响应仿真 |
| 3.3.2 追踪方波信号实验 |
| 3.3.3 追踪正弦信号实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多输入多输出系统的多目标优化控制设计 |
| 4.1 系统描述与建模 |
| 4.2 控制器设计 |
| 4.2.1 前馈+PID反馈控制设计 |
| 4.2.2 微分观测器 |
| 4.2.3 多目标优化问题的提出 |
| 4.3 基于混合胞映射算法的多目标优化设计 |
| 4.4 直升机系统反馈控制多目标参数优化 |
| 4.4.1 线性化系统的LQR设计 |
| 4.4.2 胞映射算法下的多目标优化设计 |
| 4.5 数值仿真和实验结果 |
| 4.5.1 LQR设计结果 |
| 4.5.2 多目标优化设计结果 |
| 4.5.3 追踪控制仿真和实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于代数微分估计的输出反馈线性化控制 |
| 5.1 问题描述及控制器设计 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 输出反馈线性化控制 |
| 5.2 代数微分估计 |
| 5.2.1 代数微分估计的数学框架 |
| 5.2.2 微分重置和重叠估计 |
| 5.2.3 一种改良型重叠估计技术 |
| 5.2.4 应用实例 |
| 5.3 在线参数识别 |
| 5.4 数值和实验结果 |
| 5.4.1 输出反馈线性化控制设计 |
| 5.4.2 轨迹跟踪实例 |
| 5.4.3 控制效果比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 非线性动力学系统无模型控制 |
| 6.1 单输入单输出系统的无模型控制 |
| 6.1.1 单输入单输出系统的无模型控制介绍 |
| 6.1.2 SRV02 直流电机系统的无模型控制 |
| 6.2 多输入多输出系统的局部无模型控制 |
| 6.3 数值仿真及分析 |
| 6.3.1 局部无模型控制 |
| 6.3.2 阶跃响应对比 |
| 6.3.3 追踪复杂周期信号 |
| 6.3.4 控制效果定量评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 论文结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）环形单级倒立摆系统的控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 倒立摆的研究背景 |
| 1.2 倒立摆的研究意义 |
| 1.3 倒立摆的分类 |
| 1.4 国内外对倒立摆系统的研究现状 |
| 1.5 PID控制算法及其研究现状 |
| 1.5.1 PID控制的分类 |
| 1.5.2 数字PID控制的几种结构变形 |
| 1.5.3 PID控制器参数的整定方法 |
| 1.5.4 PID控制算法的研究现状 |
| 1.6 课题来源和本文的组织结构 |
| 第二章 环形倒立摆系统的模型建立与控制 |
| 2.1 预备知识：拉格朗日方程 |
| 2.2 环形倒立摆系统的数学模型 |
| 2.3 系统性能分析 |
| 2.3.1 各性能判据 |
| 2.3.2 MATLAB仿真实验及结果 |
| 2.4 环形倒立摆的两种常用控制方法 |
| 2.4.1 LQR控制 |
| 2.4.2 PID控制 |
| 2.5 两种控制方法的比较 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 环形倒立摆系统的PSO-PID控制 |
| 3.1 粒子群算法的来源与背景 |
| 3.1.1 粒子群优化算法的原理 |
| 3.1.2 粒子群算法程序 |
| 3.1.3 粒子群算法的参数及其改进 |
| 3.2 PSO-PID控制器设计 |
| 3.2.1 基于粒子群(PSO)的PID控制器参数整定 |
| 3.2.2 MATLAB仿真实验 |
| 3.3 改进积分项和比例项的PSO-PID控制 |
| 3.3.1 改进积分项的PID控制 |
| 3.3.2 加入比例系数的变速积分PID控制 |
| 3.4 MATLAB仿真实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（4）直线倒立摆的模糊与滑模变结构控制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 倒立摆系统简介 |
| 1.2 倒立摆系统的研究背景和意义 |
| 1.3 倒立摆系统国内外研究现状及其主要控制方法 |
| 1.3.1 倒立摆系统的自动摆起控制现状 |
| 1.3.2 倒立摆系统的稳摆控制现状 |
| 1.3.3 倒立摆系统自起摆控制理论 |
| 1.3.4 倒立摆系统稳摆控制理论 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 第二章 单级与二级倒立摆系统建模及系统分析 |
| 2.1 倒立摆系统特性分析 |
| 2.2 倒立摆系统数学模型 |
| 2.2.1 单级倒立摆系统数学模型 |
| 2.2.2 二级倒立摆系统数学模型 |
| 2.3 倒立摆系统定性分析 |
| 2.3.1 单级倒立摆系统定性分析 |
| 2.3.2 二级倒立摆系统定性分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 模糊控制与滑模变结构控制理论概述 |
| 3.1 模糊控制理论中的基本概念 |
| 3.1.1 模糊集合的定义 |
| 3.1.2 模糊集合表示方法 |
| 3.1.3 模糊子集与运算 |
| 3.1.4 模糊关系及其合成 |
| 3.1.5 模糊推理的基本方法 |
| 3.2 模糊控制系统与模糊控制器的基本结构类型 |
| 3.3 变结构控制的发展现状 |
| 3.4 滑模变结构控制系统的设计过程 |
| 3.5 滑模变结构控制中的滑模到达条件 |
| 3.6 滑模变结构控制中抖振的产生及削弱方法 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 单级倒立摆稳摆控制算法 |
| 4.1 基于等效的滑模控制算法 |
| 4.1.1 等效的滑模控制算法设计 |
| 4.1.2 控制算法的仿真 |
| 4.2 基于最终滑动模态的控制算法 |
| 4.2.1 最终滑动模态控制算法设计 |
| 4.2.2 控制算法的仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 二级倒立摆稳摆控制算法 |
| 5.1 基于LQR的控制算法 |
| 5.2 基于模糊控制算法 |
| 5.2.1 模糊控制算法的设计 |
| 5.2.2 控制算法的仿真 |
| 5.3 基于趋近律的滑模控制算法 |
| 5.3.1 切换函数的设计 |
| 5.3.2 趋近律控制算法的设计 |
| 5.3.3 控制算法的仿真 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）基于LabVIEW的虚拟远程实验系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 虚拟实验系统简介 |
| 1.2.2 虚拟远程实验系统的优势 |
| 1.2.3 研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 基于 LabVIEW 的虚拟远程实验系统总体设计 |
| 2.1 虚拟远程实验系统总体分析 |
| 2.1.1 系统功能需求分析 |
| 2.1.2 系统总体设计思路 |
| 2.2 虚拟远程实验系统总体方案 |
| 2.2.1 系统软件平台 |
| 2.2.2 系统硬件平台 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统实验模块设计 |
| 3.1 系统控制理论设计 |
| 3.1.1 时域实验设计 |
| 3.1.2 频域实验设计 |
| 3.1.3 串联校正实验设计 |
| 3.1.4 状态空间实验设计 |
| 3.2 直线单级倒立摆 LQR 实验设计 |
| 3.2.1 数学建模 |
| 3.2.2 基于 LQR 控制算法设计 |
| 3.2.3 控制程序设计 |
| 3.3 液位控制系统实验设计 |
| 3.3.1 数学建模 |
| 3.3.2 基于变参数模糊自适应 PID 控制算法设计 |
| 3.3.3 控制程序设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统实验管理平台设计 |
| 4.1 实验管理平台分析 |
| 4.1.1 实验管理平台需求分析 |
| 4.1.2 开发实验管理平台编程语言 |
| 4.1.3 实验管理平台数据库设计 |
| 4.2 实验管理平台功能模块 |
| 4.2.1 主界面模块 |
| 4.2.2 登录模块 |
| 4.2.3 预约模块 |
| 4.2.4 管理模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 系统远程控制设计 |
| 5.1 远程控制设计 |
| 5.1.1 远程控制系统结构 |
| 5.1.2 实现远程控制关键技术 |
| 5.1.3 远程控制设计方案 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研主要研究成果 |
| 致谢 |
（6）模糊控制研究及其在两轮自平衡小车中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 模糊控制理论的基本概念 |
| 1.3 模糊控制原理 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 单级倒立摆系统建模与分析 |
| 2.1 倒立摆系统研究背景及意义 |
| 2.2 倒立摆系统控制原理、目标及方法 |
| 2.2.1 倒立摆控制原理 |
| 2.2.2 倒立摆控制目标 |
| 2.2.3 倒立摆控制方法 |
| 2.3 单级倒立摆系统建模 |
| 2.3.1 单级倒立摆系统描述 |
| 2.3.2 牛顿力学方法建模 |
| 2.3.3 单级倒立摆数学模型 |
| 2.4 倒立摆系统分析 |
| 2.5 单级倒立摆系统动力学模型建立 |
| 2.5.1 SimMechanics 工具箱介绍 |
| 2.5.2 单级倒立摆机构模型建立 |
| 2.5.3 模型验证 |
| 2.6 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 串、并联模糊控制研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小车模糊控制器设计 |
| 3.3 摆杆模糊控制器设计 |
| 3.4 串联模糊控制原理 |
| 3.5 并联模糊控制原理 |
| 3.6 实时控制实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 SIRMs动态加权模糊控制器设计与实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SIRMs 动态加权原理 |
| 4.2.1 SIRM 原理 |
| 4.2.2 DID 原理 |
| 4.3 SIRMs 动态加权模糊控制器设计 |
| 4.3.1 SIRM 模糊控制器设计 |
| 4.3.2 DID 模糊控制器设计 |
| 4.4 仿真与实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 SIRMs动态加权模糊控制器在两轮自平衡小车中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 两轮自平衡小车原理 |
| 5.3 两轮自平衡小车硬件电路设计 |
| 5.3.1 控制芯片 MC9S12XS128 |
| 5.3.2 加速度计和陀螺仪 |
| 5.3.3 电机驱动电路 |
| 5.4 SIRMs 动态加权模糊控制器在两轮自平衡小车中的应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结束语 |
| 攻读硕士学位期间主要科研成果 |
| 致谢 |
（7）倒立摆系统自抗扰控制的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 倒立摆系统概述 |
| 1.2 倒立摆系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 自抗扰控制 |
| 2.1 自抗扰控制概述 |
| 2.1.1 PID 控制的不足 |
| 2.1.2 自抗扰控制的思想 |
| 2.2 自抗扰控制结构及分析 |
| 2.2.1 TD 跟踪微分器 |
| 2.2.2 扩张状态观测器 ESO |
| 2.2.3 非线性误差反馈控制率 NF |
| 2.3 线性自抗扰控制器 |
| 2.3.1 线性扩张观测器 LESO |
| 2.3.2 线性自抗扰控制器 |
| 2.3.3 稳定性分析 |
| 2.3.4 线性自抗扰控制器的参数优化与仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 经典控制方法的设计及实现 |
| 3.1 单级倒立摆系统的模型分析与建立 |
| 3.2 PID 控制及设计 |
| 3.2.1 PID 控制原理 |
| 3.2.2 PID 控制器的设计 |
| 3.3 LQR 控制及设计 |
| 3.3.1 线性二次最优控制分析 |
| 3.3.2 单级倒立摆系统的 LQR 设计 |
| 3.3.3 单级倒立摆系统 LQR 的实时控制 |
| 3.4 模糊控制及设计 |
| 3.4.1 模糊控制原理 |
| 3.4.2 模糊控制器的设计 |
| 3.4.3 模糊控制器的实时控制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 单级倒立摆系统 DLADRC 的控制与实现 |
| 4.1 ADRC 的设计与实现 |
| 4.1.1 ADRC 原理及设计 |
| 4.1.2 AADRC 的原理及设计 |
| 4.2 DLADRC 设计与实现 |
| 4.2.1 LADRC 的设计分析 |
| 4.2.2 DLADRC 的设计分析 |
| 4.2.3 DLADRC 的调试与实现 |
| 4.3 DLADRC 的实时控制及分析 |
| 4.3.1 DLADRC 的实时控制 |
| 4.3.2 自抗扰控制方法分析对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 二级倒立摆自抗扰控制研究 |
| 5.1 二级倒立摆系统分析 |
| 5.2 二级倒立摆经典控制及实现 |
| 5.2.1 二级倒立摆 PID 控制策略 |
| 5.2.2 二级倒立摆最优控制策略 |
| 5.3 二级倒立摆系统自抗扰控制 |
| 5.3.1 二级倒立摆自抗扰控制原理 |
| 5.3.2 二级倒立摆系统自抗扰控制设计 |
| 5.3.3 JADRC 与经典控制的分析对比 |
| 5.4 二级倒立摆的实时控制 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 文章总结 |
| 6.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）遗传模糊控制及其在优化控制中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 遗传算法概述 |
| 1.3 模糊控制理论发展概况 |
| 1.4 遗传算法优化模糊控制器现状 |
| 1.5 本论文的主要工作及结构安排 |
| 第二章 遗传算法理论基础 |
| 2.1 遗传算法的基本概念及原理 |
| 2.1.1 遗传算法中的几个基本概念 |
| 2.1.2 遗传算法的基本原理 |
| 2.2 遗传算法的特点 |
| 2.3 基本遗传算法的应用步骤 |
| 2.4 遗传算法的基本操作要素 |
| 2.4.1 编码 |
| 2.4.2 初始种群的设定 |
| 2.4.3 适应度函数的选择 |
| 2.4.4 遗传操作运算 |
| 2.4.5 遗传算法控制参数设定 |
| 第三章 模糊控制基本理论 |
| 3.1 模糊控制的数学基础 |
| 3.1.1 模糊集合与隶属函数 |
| 3.1.2 模糊关系与模糊矩阵 |
| 3.2 模糊逻辑与模糊推理 |
| 3.2.1 模糊逻辑 |
| 3.2.2 模糊推理 |
| 3.3 模糊控制系统与模糊控制器的设计 |
| 3.3.1 模糊控制系统工作原理 |
| 3.3.2 模糊控制器的设计 |
| 3.3.3 常见的几种模糊控制器 |
| 第四章 基于改进遗传算法优化的模糊控制器设计 |
| 4.1 基本遗传算法存在的缺点 |
| 4.2 模糊控制器中的待优化问题 |
| 4.3 遗传算法的改进途径及策略 |
| 4.3.1 算法改进途径 |
| 4.3.2 算法改进策略 |
| 4.4 基于改进遗传算法的性能测试 |
| 4.5 应用改进遗传算法设计模糊控制器 |
| 4.5.1 对象参数编码 |
| 4.5.2 初始种群的生成以及适应度函数的确定 |
| 4.5.3 改进算法总体操作步骤 |
| 4.6 模糊控制器仿真研究 |
| 4.6.1 MATLAB仿真工具简介 |
| 4.6.2 仿真实验 |
| 第五章 改进双种群遗传算法对模糊控制系统的优化 |
| 5.1 双种群遗传算法 |
| 5.1.1 双种群遗传算法的典型结构 |
| 5.1.2 普通双种群遗传算法 |
| 5.2 改进双种群遗传算法实现 |
| 5.2.1 参数编码方式 |
| 5.2.2 初始群体生成与适应度函数的确定 |
| 5.2.3 选择操作 |
| 5.2.4 交叉操作与变异操作 |
| 5.3 改进双种群遗传算法的操作步骤 |
| 5.4 基于改进DPGA的二阶系统仿真研究 |
| 5.5 基于改进DPGA的单级倒立摆系统的模糊控制 |
| 5.5.1 倒立摆系统简介 |
| 5.5.2 单级倒立摆系统数学模型 |
| 5.5.3 模糊控制器的建立 |
| 5.5.4 单级倒立摆系统的仿真实验 |
| 5.5.5 单级倒立摆系统的实时控制 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
| 详细摘要 |
（9）环形单级倒立摆的稳定控制研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 倒立摆系统的研究背景及意义 |
| 1.2 国内外倒立摆系统研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 第二章 环形单级倒立摆的结构、数学模型和性能分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 环形单级倒立摆系统的结构及工作原理 |
| 2.3 环形单级倒立摆系统数学模型的建立 |
| 2.4 环形单级倒立摆系统的特性分析 |
| 2.4.1 环形单级倒立摆系统的稳定性分析 |
| 2.4.2 环形单级倒立摆系统的能控性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于滑模变结构控制器的环形单级倒立摆稳定控制及实现 |
| 3.1 滑模变结构控制理论应用于倒立摆系统的研究现状 |
| 3.2 滑模变结构控制的定义 |
| 3.3 环形单级倒立摆系统的等效控制 |
| 3.4 滑模运动的稳定性分析 |
| 3.5 环形单级倒立摆系统滑模控制器设计 |
| 3.6 环形单级倒立摆的滑模变结构控制实时控制 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于LQR的环形单级倒立摆最优控制及实现 |
| 4.1 LQR控制理论在倒立摆系统的应用研究现状 |
| 4.2 线性二次型调节器LQR的控制原理 |
| 4.3 环形单级倒立摆的LQR控制器设计 |
| 4.4 环形单级倒立摆的LQR控制器优化设计 |
| 4.4.1 粒子群优化算法 |
| 4.4.2 优化目标函数 |
| 4.4.3 LQR控制器的PSO优化 |
| 4.5 基于LQR的环形单级倒立摆实时控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 |
| 攻读硕士学位期间参加的项目 |
| 致谢 |
（10）单级倒立摆模糊控制器的设计与实现（论文提纲范文）
| 1 单级倒立摆的数学模型 |
| 2 模糊控制器设计 |
| 2.1 模糊控制器的结构 |
| 2.2 模糊控制器的设计 |
| 2.2.1 模糊变量的选取 |
| 2.2.2 模糊规则 |
| 2.2.3 模糊推理 |
| 2.3 模糊控制仿真结果 |
| 3 结论 |
四、一种模糊逻辑系统与线性系统理论结合的单级倒立摆控制方法（论文参考文献）
- [1]一种基于T-S模糊模型的立方体机器人自平衡控制系统[D]. 张舰栋. 武汉科技大学, 2021(01)
- [2]基于多目标优化和数据驱动的动力学系统控制研究[D]. 辛英. 天津大学, 2018(06)
- [3]环形单级倒立摆系统的控制研究[D]. 赵文才. 广东工业大学, 2018(12)
- [4]直线倒立摆的模糊与滑模变结构控制算法研究[D]. 王贤明. 天津理工大学, 2015(12)
- [5]基于LabVIEW的虚拟远程实验系统的设计[D]. 贺希. 湖南工业大学, 2014(01)
- [6]模糊控制研究及其在两轮自平衡小车中的应用[D]. 黄彦海. 河南大学, 2014(03)
- [7]倒立摆系统自抗扰控制的研究与实现[D]. 陈莎莎. 天津理工大学, 2014(03)
- [8]遗传模糊控制及其在优化控制中的应用研究[D]. 吴宇轩. 东北石油大学, 2013(12)
- [9]环形单级倒立摆的稳定控制研究与实现[D]. 刘浩梅. 湖南工业大学, 2013(04)
- [10]单级倒立摆模糊控制器的设计与实现[J]. 蔡永刚,刘慧文. 电脑知识与技术, 2012(06)