基于遗传算法的倒立摆实验系统最优控制器

王青，张颖昕

【摘要】摘要:针对倒立摆系统建模过程中引入的建模误差，提出了一种基于遗传算法的最优控制器设计方法。采用遗传算法优化二次型加权阵时，首先将所关注的系统时域性能指标表示为函数形式，再将遗传算法的适应度函数设计为系统参数为标称值和参数误差达到上、下界时，时域指标函数的和。通过这一过程求得的最优控制器，平衡了系统时域性能和对建模误差的鲁棒性。仿真结果表明，控制器对标称模型的控制效果满足时域设计要求。同时，对存在建模误差的对象也能获得良好的时域响应。与其他基于遗传算法的最优控制器相比，控制器设计之初便考虑到建模误差，提高了最优控制器对建模误差的适应性和鲁棒性。

【期刊名称】实验室研究与探索

【年(卷),期】2010(029)005

【总页数】4

【关键词】关键词:最优控制;遗传算法;倒立摆

【文献来源】https://https://www.360docs.net/doc/597374578.html,/academic-journal-cn_research-exploration-laboratory_thesis/0201213039002.html

1 引言

作为一个典型的非线性、强耦合的不稳定多变量系统，倒立摆系统是控制理论教学的理想理论平台，一直受到科研人员与学者的广泛关注。目前，已出现的倒立摆系统有很多种，如直线倒立摆、平面倒立摆和并行倒立摆等。各种倒立摆的运动特性与复杂性虽有所不同，但控制原理相似［1-5］。本文所研究的直