資料介紹
本質(zhì)不穩(wěn)定兩輪小車是一種特殊輪式移動(dòng)機(jī)器人,其動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)具有多變量、
非線性、強(qiáng)耦合、參數(shù)不確定性等特性,是研究各種控制方法的一個(gè)理想平臺(tái)。
本文在總結(jié)和歸納了兩輪自平衡小車的研究現(xiàn)狀后,提出了兩輪自平衡小車
的構(gòu)建方案,選用了適當(dāng)?shù)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>控制器、執(zhí)行電機(jī)、傳感器,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的外圍電路,
實(shí)現(xiàn)了整個(gè)兩輪小車的硬件系統(tǒng)。
建模一直是復(fù)雜系統(tǒng)分析與控制的一大難題,為了解決這一問題,本文使用
了預(yù)報(bào)誤差法和最小二乘法的辨識(shí)方法對一個(gè)中功率機(jī)電伺服系統(tǒng)成功的進(jìn)行了
辨識(shí),接著在對兩輪不平衡小車的辨識(shí)中,得到了系統(tǒng)的部分參數(shù),總結(jié)了經(jīng)驗(yàn)
教訓(xùn),并為以后的辨識(shí)工作提出了建議。
本文接著給出了兩輪不平衡小車的非線性數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行了相關(guān)的分析,在
介紹了智能控制的部分知識(shí)后,提出了新的智能控制方法,即使用自適應(yīng)神經(jīng).
模糊推理系統(tǒng)學(xué)習(xí)多個(gè)狀態(tài)反饋控制器得到一個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器用來控制
小車的平衡,提高系統(tǒng)的可控范圍。接著引進(jìn)了動(dòng)態(tài)模糊控制器,提高了控制系
統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。最后再次利用自適應(yīng)神經(jīng).模糊推理系統(tǒng)對含有動(dòng)態(tài)模糊控制器的
控制系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí),得到了最終的自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器。該控制器不僅擴(kuò)大了
對系統(tǒng)初始角度的控制范圍,而且較大的改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。
非線性、強(qiáng)耦合、參數(shù)不確定性等特性,是研究各種控制方法的一個(gè)理想平臺(tái)。
本文在總結(jié)和歸納了兩輪自平衡小車的研究現(xiàn)狀后,提出了兩輪自平衡小車
的構(gòu)建方案,選用了適當(dāng)?shù)?a target='_blank' class='arckwlink_none'>控制器、執(zhí)行電機(jī)、傳感器,設(shè)計(jì)了相應(yīng)的外圍電路,
實(shí)現(xiàn)了整個(gè)兩輪小車的硬件系統(tǒng)。
建模一直是復(fù)雜系統(tǒng)分析與控制的一大難題,為了解決這一問題,本文使用
了預(yù)報(bào)誤差法和最小二乘法的辨識(shí)方法對一個(gè)中功率機(jī)電伺服系統(tǒng)成功的進(jìn)行了
辨識(shí),接著在對兩輪不平衡小車的辨識(shí)中,得到了系統(tǒng)的部分參數(shù),總結(jié)了經(jīng)驗(yàn)
教訓(xùn),并為以后的辨識(shí)工作提出了建議。
本文接著給出了兩輪不平衡小車的非線性數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行了相關(guān)的分析,在
介紹了智能控制的部分知識(shí)后,提出了新的智能控制方法,即使用自適應(yīng)神經(jīng).
模糊推理系統(tǒng)學(xué)習(xí)多個(gè)狀態(tài)反饋控制器得到一個(gè)自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器用來控制
小車的平衡,提高系統(tǒng)的可控范圍。接著引進(jìn)了動(dòng)態(tài)模糊控制器,提高了控制系
統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。最后再次利用自適應(yīng)神經(jīng).模糊推理系統(tǒng)對含有動(dòng)態(tài)模糊控制器的
控制系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí),得到了最終的自適應(yīng)神經(jīng)模糊控制器。該控制器不僅擴(kuò)大了
對系統(tǒng)初始角度的控制范圍,而且較大的改善了系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。
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