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两轮自平衡小车的设计与大范围稳定控制的研究

作　者: 程刚
导　师: 屈胜利
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 两轮自平衡小车自适应神经模糊控制模糊二维表最优极点配置多点线性化
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

两轮自平衡小车是一种特殊轮式移动机器人,其动力学系统具有多变量、非线性、强耦合、参数不确定等特性。由于具有广泛的应用背景和研究价值,时下对两轮移动机器人的理论和应用研究日益受到国内外控制界的重视。本文研究的本质不稳定两轮自平衡机器人是一种复杂的研究性实验装置,已成为理想的控制理论和控制方法研究的实验平台。本文研究的重点主要集中在以下两个方面:一是对两轮自平衡小车硬件电路的设计与实现问题;二是利用智能控制和最优控制来研究和实现两轮自平衡小车在大范围可控的问题。通过分析和借鉴国内外两轮自平衡小车的结构组成,我们设计完成了两轮自平衡小车的硬件系统。在对动力学和运动学分析研究的基础上,探索性的引入了小车的非线性模型。另一方面,在对小车最大角度可控分析研究的基础上,由于两轮自平衡小车的线性控制器对倾角的可控范围相当狭窄有限,无法实现工作中较大范围的可控。基于这种考虑,在寻求对自平衡小车这一非线性对象大范围稳定控制研究方面,我们提出了两种控制思路:第一,应用自适应神经-模糊控制方法ANFIS来获取模糊控制规则。具体做法是建立三个工作点线性化模型,并对每个线性化模型分别设计线性控制器,利用ANFIS工具学习这些线性控制器的输入输出数据得到模糊规则,从而构成小车的模糊控制器。这里我们主要分两种方法来实现,一是将三个工作点采集的数据整体送给ANFIS学习产生一个新的控制器;另一种是将三个工作点采集的数据分别送给ANFIS学习产生三个控制器,同时对非线性模型进行控制.这两种方法得到的控制器对非线性模型的控制都取得了较大范围的角度可控,而且还较好的改善了系统的动态特性。最后通过对小车非线性模型的输入变量的简化得到了在实际运用中所涉及到的角度、角速度与控制u的二维模糊表;第二,通过最优控制思想进行极点配置得到最优控制状态反馈矩阵。通过引进一种新的最优极点配置方法,用产生的线性控制器对非线性模型进行控制,取得了大范围角度可控,接着运用最优极点配置思想设计了多点线性模糊控制器,该控制器对非线性模型的控制不仅扩大了系统初始角度的控制范围,而且在较大程度上改善了系统的动态特性。最后根据多点线性化思想,对非线性模型的输入变量简化得到了小车在大范围内的角度、角速度与控制u的模糊二维表。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-16
  1.1 两轮自平衡小车的研究意义  8-9
  1.2 两轮自平衡小车的发展历程和国内外研究现状  9-12
    1.2.1 两轮自平衡小车想法来源  9-10
    1.2.2 国外研究现状  10-11
    1.2.3 国内研究成果  11-12
    1.2.4 两轮自平衡机器人的国内外研究分析总结  12
  1.3 智能控制概述  12-13
  1.4 最优控制理论的简介  13-14
  1.5 本文的研究内容  14-16
第二章两轮自平衡小车的系统设计与构建  16-24
  2.1 两轮自平衡小车功能描述  16-17
    2.1.1 平衡思想  16-17
    2.1.2 两轮自平衡小车的工作原理  17
  2.2 两轮自平衡小车硬件结构  17-20
    2.2.1 控制器的选择  17-19
    2.2.2 驱动单元  19-20
    2.2.3 传感器单元  20
  2.3 系统的硬件设计  20-23
    2.3.1 传感器输出信号滤波电路的设计  20-21
    2.3.2 传感器转换电路  21-22
    2.3.3 滤波、放大及其电流转电压的转换电路  22
    2.3.4 电压调零转换电路  22-23
  2.4 小结  23-24
第三章两轮自平衡小车的模型及系统分析  24-32
  3.1 两轮自平衡小车的数学模型  24-28
    3.1.1 非线性模型  24-27
    3.1.2 自平衡小车平衡点线性化模型  27-28
  3.2 开环系统稳定性分析  28-29
  3.3 系统能控能观性分析  29-31
    3.3.1 能控性  29-30
    3.3.2 能观性  30-31
  3.4 小结  31-32
第四章模糊逻辑与ANFIS介绍  32-42
  4.1 神经网络概述  32-35
  4.2 模糊控制简介  35-38
    4.2.1 模糊集合与隶属度函数  35-36
    4.2.2 模糊集合运算与模糊关系  36
    4.2.3 模糊推理系统  36-37
    4.2.4 模糊控制系统  37-38
  4.3 神经网络与模糊逻辑的结合  38-39
  4.4 自适应神经-模糊推理系统  39-41
  4.5 小结  41-42
第五章自平衡小车控制系统的设计及研究  42-62
  5.1 极点配置控制器设计  42-45
  5.2 两轮自平衡小车的模糊神经自适应控制  45-50
    5.2.1 模糊建模的局限性分析  45-46
    5.2.2 神经网络的学习数据获取  46-47
    5.2.3 通过自适应神经网络模糊推理系统ANFIS产生模糊控制器  47-49
    5.2.4 自适应神经模糊控制器控制对非线性系统的控制  49-50
  5.3 一种多模糊控制器对非线性模型的控制  50-53
  5.4 三种非线性控制器的比较  53-55
  5.5 对三种控制器控制u的探讨  55-58
  5.6 运用三点线性化思想对模糊控制器的简化分析  58-61
  5.7 小结  61-62
第六章基于最优控制思想的控制器的设计与研究  62-76
  6.1 最优极点配置方法  62-65
  6.2 最优极点配置控制器的设计  65-68
  6.3 基于最优思想的多点线性化模糊控制器的设计  68-72
  6.4 运用多点线性化思想对模糊控制器的简化分析  72-74
  6.5 小结  74-76
结束与展望  76-78
致谢  78-80
参考文献  80-84
研究成果  84-86
附录A  86

两轮自平衡小车的设计与大范围稳定控制的研究

内容摘要

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