倒立摆模糊控制融合函数自适应神经网络模糊变结构控制论文

1、倒立摆系统控制算法研究【摘要】 倒立摆是机器人技术、智能控制、计算机控制等领域和技术的有机结合,它的被控系统是一个绝对不稳定、高阶次、多变量、强耦合和强鲁棒性的非线性系统。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,诸如非线性问题、鲁棒性问题、随动问题、镇定问题以及跟踪问题等,所以可将倒立摆系统作为一个被控系统用于验证某一理论的正确性及实际应用中的可行性。本文主要采用模糊控制、自适应神经网络模糊控制和变结构控制等方法针对倒立摆系统进行控制器的设计。首先,介绍了倒立摆系统的控制规律和运动模态,在此基础上建立了它的数学模型。对数学模型在平衡点附近对系统进行了线性化处理,得到了系统的线性化

2、模型,并对系统的稳定性和能控性进行了分析。在利用模糊控制理论对倒立摆系统进行稳定控制时,往往会出现规则爆炸的问题,故在本文中提出了融合函数的概念,利用这个函数可以大大简化模糊控制器的复杂程度。此外,还提出了一种新的智能控制方法,这种控制方法将最优控制、模糊控制、神经网络和自适应方法充分结合在一起。首先利用最优控制对倒立摆系统的多个输入变量进行综合,减小输入变量的个数;再采用BP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. 更多还原【Abstract】 Inverted pendulum is robotics, intelligent control theory, com

3、puter-controlled areas and technology combination, it is an absolute instability of the controlled system, higher-order, multivariable, strong coupling and nonlinear robustness system. In the control process, the inverted pendulum control system can effectively reflect the many issues, such as nonli

4、near problems, robustness issues, with the dynamic problems, stabilization and tracking problems, so inverted pendulum system can be used . 更多还原 【关键词】 倒立摆； 模糊控制； 融合函数； 自适应神经网络模糊； 变结构控制； 【Key words】 Inverted pendulum； Fuzzy control； Fusion function； Fuzzy neural network adaptive； Variable struct

5、ure control； 【索购硕士论文全文】Q联系Q：138113721 139938848 即付即发目录摘要 4-5 Abstract 5 第1章 绪论 9-17 1.1 课题的研究背景 9 1.2 倒立摆研究现状及主要控制方法 9-13 1.2.1 国外研究现状 9-10 1.2.2 国内研究现状 10 1.2.3 基于倒立摆系统的主要控制方法概述 10-13 1.3 倒立摆系统的特性分析 13 1.4 倒立摆的分类 13-14 1.5 倒立摆控制器设计时存在的主要问题 14-15 1.6 课题研究内容 15-16 1.7 本文的结构安排 16-17 第2章 倒立摆系统的建模和定性分析

6、17-27 2.1 倒立摆系统的控制规律 17-19 2.1.1 一级倒立摆系统的控制规律 17-18 2.1.2 二级倒立摆系统的控制规律 18-19 2.2 倒立摆系统的运动模态 19 2.3 倒立摆系统数学模型的建立 19-25 2.4 倒立摆系统的定性分析 25-26 2.4.1 系统稳定性分析 25-26 2.4.2 系统可控性分析 26 2.5 本章小结 26-27 第3章 倒立摆系统的模糊控制方法研究 27-43 3.1 模糊控制系统简介 27-28 3.2 模糊控制器的设计概述 28-29 3.2.1 模糊化与反模糊化 29 3.2.2 模糊规则和模糊推理 29 3.3 基于倒

7、立摆系统的模糊控制器设计 29-42 3.3.1 融合函数的概述 30 3.3.2 二级倒立摆系统融合函数的设计 30-31 3.3.3 二级倒立摆系统模糊控制器的设计 31-34 3.3.4 基于模糊控制器的二级倒立摆系统的仿真及分析 34-42 3.4 本章小结 42-43 第4章 自适应神经网络模糊控制器的设计 43-56 4.1 自适应神经网络模糊推理系统概述 44-47 4.1.1 ANFIS 结构 44-45 4.1.2 ANFIS 的参数调节 45-46 4.1.3 ANFIS 混合学习算法 46-47 4.1.4 ANFIS 的约束 47 4.2 自适应神经网络模糊控制系统在倒

8、立摆中的应用 47-52 4.2.1 综合系数的设计 47-48 4.2.2 样本数据的选取 48-49 4.2.3 ANFIS 模糊推理系统的建立 49-50 4.2.4 ANFIS 模糊模型的参数调整 50-52 4.3 基于ANFIS 的二级倒立摆系统仿真 52-55 4.4 本章小结 55-56 第5章 变结构控制方法研究 56-67 5.1 滑模变结构基本原理 56-58 5.1.1 滑动模态运动的概念及性能 56-58 5.1.2 滑动模态微分方程及等效控制 58 5.2 变结构控制系统的品质分析 58-59 5.3 变结构控制的不变性 59-60 5.4 变结构控制系统的抖振问题 60-61 5.5 自适