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本文以模糊滑模控制和神经模糊控制理论为基础,将二者结合,取其优点,避其不足,构建具有鲁棒性能佳,自适应能力强的神经模糊滑模控制器,并以三维空间吊车(3D Crane System)为实验平台作为控制对象,实现对三维空间吊车的准确,快速定位及防摆控制。三维空间吊车是一个空间一级顺摆倒立摆系统,它具有以典型的非线性,欠驱动,高阶层次,强耦合的复杂系统,它的研究意义在于不仅解决了实践生产中的问题,并且是一类非线性欠驱动控制系统的代表,对它的研究也可以应用到很多领域,例如：航天技术,交通运输,工业生产以及人们的日常生活中,它具有很好的发展前景。本文,首先介绍了三维空间吊车的研究意义及目的,并从传统的PID控制方法到现代的智能控制方法,分析了三维空间吊车目前的研究状况。其次,简单的介绍了三维空间吊车的基本结构,采用拉格朗日方法对系统进行建模,并通过固定参数,将吊绳的长度设定为一个常值,对其模型进行简化,最后发现它与一级倒立摆的模型是相同的,再根据能控能观性定理,对其给予分析,证明了此系统它是能控能观的。再次,我们分别介绍了模糊控制,滑模变结构控制以及神经网络的基本理论,并分析它们的优缺点,以及结合在一起的优势,并设计出神经模糊滑模控制器,通过仿真,说明这种控制方法是有效的,并与PID控制仿真效果对比分析,再次证明所设计的神经模糊控制器具有较好的控制效果。最后,在VC++6.0环境下开发了实时控制程序,对三维空间吊车的实验模型进行实物控制,再次证明了所设计的神经模糊滑模控制器是可行的,并且具有良好的控制效果。
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