倒立摆系统的研究现状与发展
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环型摆也叫旋转式倒立摆,但是这里的旋转式倒立摆不同于第二种的环型摆,它的摆杆(旋臂)是在竖直平面内旋转的,而环型摆摆杆是在水平面旋转的。
(4)复合倒立摆系列
复合倒立摆为一类新型倒立摆,由运动本体和摆杆组件组成,其运动本体可以很方便的调整成三种模式,一是(2)中所述的环形倒立摆,还可以把本体翻转90度,连杆竖直向下和竖直向上组成托摆和顶摆两种形式的倒立摆。
1984年,Wattes 研究了LQR(Linear Quadratic Regulator)法控制倒立摆[5]。LQR 方法主要基于系统的线性模型和二次性能指针: dt Ru u QX X J T T )(0+=⎰∞
(1.1) 实际上是寻找一个最优的状态回馈向量K ,从而设计一个最优回馈控制器。Wattes 验证了改变权重矩阵可以得到不同的状态回馈向量,从而产生不同的控制效果。
1.2国内外研究现状
对倒立摆的控制研究主要是稳定问题和起摆问题的研究,目前对
稳定问题的关注比较多。
1.2.1倒立摆稳定问题的研究
倒立摆稳定的研究就是设计控制器使倒立摆系统在稳定点保持稳定,并且在一定限度内的干扰下可以回复到稳定状态。倒立摆系统的最初研究开始于二十世纪50年代,麻省理工学院(MIT)的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级倒立摆实验设备。控制目的一般是使摆杆在垂直位置倒立。而后世界各国都将一级倒立摆控制作为验证某种控制理论或方法的典型方案。后来人们参照双足机器人控制问题研制二级倒立摆控制设备。最常见的典型倒立摆有三种:它们是直线型倒立摆,平面型倒立摆,环型倒立摆等,它们是目前国内外广泛采用的模型,这也是研究各种控制算法的基础,分别简述如下: (l)直线型倒立摆
(2)环型倒立摆
环型倒立摆也称摆杆式倒立摆,如图1一1所示,图中以二级为例,一般是由水平放置的摆杆和连在其端接的自由倒摆组成,原理上也可以看成是车摆的轨道为圆轨情况,摆杆是通过传动电机带动旋转
的。此摆设计好了可以摆脱普通车摆的行程限制,但是同时带来了一个新的非线性因素:离心力作用。
(3)旋转式wk.baidu.com立摆
八十年代后期开始,倒立摆系统中的非线性特性得到较多的研究,并且提出了一系列基于非线性分析的控制策略。1992年,Furuta 等人[6]提出了倒立摆系统的变结构控制。1995年,Fradkov 等人[7]提出的基于无源性的控制。另外Wiklund 等人[8]应用基于李亚普诺夫的方法控制了环形一级倒立摆,Yamakita 等人[9]给出了环形二级倒立摆的实验结果。
图1-1 各种倒立摆系统
国外对倒立摆系统的研究可以追朔到六十年代,1966年, Scheafer和Cannon应用Bang-Bang控制理论首先将一个曲轴稳定于倒置位置上。在60年代后期,作为一个典型的不稳定、严重的非线性证例提出了倒立摆的概念,并将其用于对一类不稳定、非线性和快
速性系统控制能力的检验。由于倒立摆系统的典型性,对它的控制引起了各国科学家的普遍重视,从而使得用多种方法对倒立摆的控制成为具有挑战性的世界性课题。当时主要集中在直线倒立摆系统的线性控制上面。到70年代初,各国学者用状态回馈理论对不同类型的倒立摆控制问题进行了广泛的研究,1976年Morietc[2]发表的研究论文,首先把倒立摆系统在平衡点附近线性化,利用状态空间方法设计比例微分控制器,实现了一级倒立摆的稳定控制。1980年,Furuta etc[3]等人基于线性化方法,实现了二级倒立摆的控制。1984年,Furuta 等人首次实现双电机三级倒立摆实物控制[4]。
近年来随着智慧控制方法的研究逐渐受到人们的重视,模糊控制、
神经网络、拟人智能控制、遗传算法和专家系统等越来越多的智能算法应用到倒立摆系统的控制上。1997年,T.H.Hung等[10]设计了类PI模糊控制器应用于一级倒立摆控制,具有系统结构简单对硬件依赖小的特点。1995年,Li[11]利用两个并行的模糊滑模来分别控制小车和摆杆偏角。1996年张乃尧等[12]采用模糊双死循环控制方案成功地稳定住了一级倒立摆。Deris[13]利用神经网络的自学习能力来整定PID控制器参数。1997年,Gordillo[14]比较了LQR方法和基于遗传算法的控制方法,结论是传统控制方法比遗传算法控制效果更好。1993年,Bouslama[15]利用一个简单的神经网络来学习模糊控制器的输入输出数据,设计了新型控制器。1994年,北京航空航天大学张明廉教授[16]将人工智能与自动控制理论相结合,提出“拟人智慧控制理论”,实现了用单电机控制三级倒立摆实物。北京师范大学李洪兴[17]教授采用变论域自我调整模糊控制理论研究四级倒立摆控制问题,成功实现了四级倒立摆实物系统控制[18]。
研究倒立摆系统除了较强的理论意义,同时还具有广泛的实践意义。控制理论中许多抽象的概念如稳定性,能控性,快速性和鲁棒性,都可以通过倒立摆系统直观的表现出来,同时其动态过程与人类的行走姿态类似,其平衡与火箭的发射姿态调整类似,因此倒立摆在研究双足机器人直立行走、火箭发射过程的姿态调整和直升机飞行控制领域中有重要的现实意义,相关的科研成果已经应用到航天科技和机器人学等诸多领域。
它是最常见倒立摆系统,也称车摆装置,根据目前的研究它又分为1、2、3、4级车摆,典型结构图如图1一1所示,图中以一级车摆为例,它是由可以沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车之上的匀质长杆组成的系统,小车可以通过转动装置由力矩电机、步进电机、直流电机或者交流伺服电机驱动,车的导轨一般有固定的行程,因而小车的运动范围都是受到限制的。
倒立摆系统的研究现状及发展
1绪论
1.1课题的来源与意义
自动控制自从其产生以来,广泛地应用在工业、农业、交通运输和国防各个方面,凡是控制性能要求较高的场合,都离不开自动控制。倒立摆系统作为研究控制理论的一种典型的实验装置,具有成本低廉,结构简单,物理参数和结构易于调整的优点。然而倒立摆系统本身所具有的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性,是一个绝对不稳定系统,必须采用十分有效地控制策略才能使之稳定。倒立摆系统是研究变结构控制,非线性控制,目标定位控制,智能控制等控制方法理想的试验平台[1]。
(4)复合倒立摆系列
复合倒立摆为一类新型倒立摆,由运动本体和摆杆组件组成,其运动本体可以很方便的调整成三种模式,一是(2)中所述的环形倒立摆,还可以把本体翻转90度,连杆竖直向下和竖直向上组成托摆和顶摆两种形式的倒立摆。
1984年,Wattes 研究了LQR(Linear Quadratic Regulator)法控制倒立摆[5]。LQR 方法主要基于系统的线性模型和二次性能指针: dt Ru u QX X J T T )(0+=⎰∞
(1.1) 实际上是寻找一个最优的状态回馈向量K ,从而设计一个最优回馈控制器。Wattes 验证了改变权重矩阵可以得到不同的状态回馈向量,从而产生不同的控制效果。
1.2国内外研究现状
对倒立摆的控制研究主要是稳定问题和起摆问题的研究,目前对
稳定问题的关注比较多。
1.2.1倒立摆稳定问题的研究
倒立摆稳定的研究就是设计控制器使倒立摆系统在稳定点保持稳定,并且在一定限度内的干扰下可以回复到稳定状态。倒立摆系统的最初研究开始于二十世纪50年代,麻省理工学院(MIT)的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级倒立摆实验设备。控制目的一般是使摆杆在垂直位置倒立。而后世界各国都将一级倒立摆控制作为验证某种控制理论或方法的典型方案。后来人们参照双足机器人控制问题研制二级倒立摆控制设备。最常见的典型倒立摆有三种:它们是直线型倒立摆,平面型倒立摆,环型倒立摆等,它们是目前国内外广泛采用的模型,这也是研究各种控制算法的基础,分别简述如下: (l)直线型倒立摆
(2)环型倒立摆
环型倒立摆也称摆杆式倒立摆,如图1一1所示,图中以二级为例,一般是由水平放置的摆杆和连在其端接的自由倒摆组成,原理上也可以看成是车摆的轨道为圆轨情况,摆杆是通过传动电机带动旋转
的。此摆设计好了可以摆脱普通车摆的行程限制,但是同时带来了一个新的非线性因素:离心力作用。
(3)旋转式wk.baidu.com立摆
八十年代后期开始,倒立摆系统中的非线性特性得到较多的研究,并且提出了一系列基于非线性分析的控制策略。1992年,Furuta 等人[6]提出了倒立摆系统的变结构控制。1995年,Fradkov 等人[7]提出的基于无源性的控制。另外Wiklund 等人[8]应用基于李亚普诺夫的方法控制了环形一级倒立摆,Yamakita 等人[9]给出了环形二级倒立摆的实验结果。
图1-1 各种倒立摆系统
国外对倒立摆系统的研究可以追朔到六十年代,1966年, Scheafer和Cannon应用Bang-Bang控制理论首先将一个曲轴稳定于倒置位置上。在60年代后期,作为一个典型的不稳定、严重的非线性证例提出了倒立摆的概念,并将其用于对一类不稳定、非线性和快
速性系统控制能力的检验。由于倒立摆系统的典型性,对它的控制引起了各国科学家的普遍重视,从而使得用多种方法对倒立摆的控制成为具有挑战性的世界性课题。当时主要集中在直线倒立摆系统的线性控制上面。到70年代初,各国学者用状态回馈理论对不同类型的倒立摆控制问题进行了广泛的研究,1976年Morietc[2]发表的研究论文,首先把倒立摆系统在平衡点附近线性化,利用状态空间方法设计比例微分控制器,实现了一级倒立摆的稳定控制。1980年,Furuta etc[3]等人基于线性化方法,实现了二级倒立摆的控制。1984年,Furuta 等人首次实现双电机三级倒立摆实物控制[4]。
近年来随着智慧控制方法的研究逐渐受到人们的重视,模糊控制、
神经网络、拟人智能控制、遗传算法和专家系统等越来越多的智能算法应用到倒立摆系统的控制上。1997年,T.H.Hung等[10]设计了类PI模糊控制器应用于一级倒立摆控制,具有系统结构简单对硬件依赖小的特点。1995年,Li[11]利用两个并行的模糊滑模来分别控制小车和摆杆偏角。1996年张乃尧等[12]采用模糊双死循环控制方案成功地稳定住了一级倒立摆。Deris[13]利用神经网络的自学习能力来整定PID控制器参数。1997年,Gordillo[14]比较了LQR方法和基于遗传算法的控制方法,结论是传统控制方法比遗传算法控制效果更好。1993年,Bouslama[15]利用一个简单的神经网络来学习模糊控制器的输入输出数据,设计了新型控制器。1994年,北京航空航天大学张明廉教授[16]将人工智能与自动控制理论相结合,提出“拟人智慧控制理论”,实现了用单电机控制三级倒立摆实物。北京师范大学李洪兴[17]教授采用变论域自我调整模糊控制理论研究四级倒立摆控制问题,成功实现了四级倒立摆实物系统控制[18]。
研究倒立摆系统除了较强的理论意义,同时还具有广泛的实践意义。控制理论中许多抽象的概念如稳定性,能控性,快速性和鲁棒性,都可以通过倒立摆系统直观的表现出来,同时其动态过程与人类的行走姿态类似,其平衡与火箭的发射姿态调整类似,因此倒立摆在研究双足机器人直立行走、火箭发射过程的姿态调整和直升机飞行控制领域中有重要的现实意义,相关的科研成果已经应用到航天科技和机器人学等诸多领域。
它是最常见倒立摆系统,也称车摆装置,根据目前的研究它又分为1、2、3、4级车摆,典型结构图如图1一1所示,图中以一级车摆为例,它是由可以沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车之上的匀质长杆组成的系统,小车可以通过转动装置由力矩电机、步进电机、直流电机或者交流伺服电机驱动,车的导轨一般有固定的行程,因而小车的运动范围都是受到限制的。
倒立摆系统的研究现状及发展
1绪论
1.1课题的来源与意义
自动控制自从其产生以来,广泛地应用在工业、农业、交通运输和国防各个方面,凡是控制性能要求较高的场合,都离不开自动控制。倒立摆系统作为研究控制理论的一种典型的实验装置,具有成本低廉,结构简单,物理参数和结构易于调整的优点。然而倒立摆系统本身所具有的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性,是一个绝对不稳定系统,必须采用十分有效地控制策略才能使之稳定。倒立摆系统是研究变结构控制,非线性控制,目标定位控制,智能控制等控制方法理想的试验平台[1]。