基于模糊神经网络的一级倒立摆控制系统设计Word格式文档下载.docx
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王飞
申请学位专业:
自动化
申请学位类别:
工学学士
指导教师姓名(职称):
张秀芳(讲师)
论文提交日期:
2008年06月02日
摘要
倒立摆是一个典型的快速、多变量、非线性、本质不稳定系统,对倒立摆系统的研究在理论上和方法上具有深远的意义。
对倒立摆的研究可以归结为对非线性、多变量、不稳定系统的研究。
本文首先叙述了对倒立摆系统稳定性研究的意义,概述了倒立摆的研究现状,并介绍了当前已有的稳定倒立摆的各种控制方法。
然后在总结归纳模糊控制和神经网络控制的基础上给出了模糊逻辑和神经网络控制相融合的优点,介绍了模糊神经网络的基本知识,分析了模糊神经网络结构。
论文以模糊控制理论为基础,采用了模糊控制中Mamdani模糊推理系统,对倒立摆的各个变量进行控制,并且采用了自适应神经网络对模糊控制规则进行了训练,并在此基础上设计出模糊神经网络控制器。
最后,在现有倒立摆实物系统中进行了直线单级倒立摆的实时控制,并对相应结果进行了分析。
实验结果证明,模糊神经网络模型控制精度高,收敛性好,对倒立摆有良好控制效果。
关键词:
倒立摆;
模糊控制;
神经网络;
自适应
DesignofanInvertedPendulumControlSystemBasedonFuzzyNeuralNetwork
Abstract
Invertedpendulumisatypicalmodelofmulti-variable,nonlinear,essentiallyunsteadysystem,andresearchingstabilityofinvertedpendulumsystemhastheprofoundmeaningintheoryandmethodology.Theresearchoninvertedpendulumcanbedivertedtotheresearchonnonlinear,multi-variableandunsteadysystem.
Inthisarticle,firstofall,analyzethemeaningofresearchingtheinvertedpendulumsystem,giveasummaryontheresearchactualityofinvertedpendulum,andintroducemanycontrolwaysonmakinginvertedpendulumsystemsteady.Basedonthesummaryoffuzzycontroltheoryandneuralnetworkcontroltheory,themeritofcombinationfuzzylogiccontrolwithneuralnetworkcontrolispresented.Thenintroducetheessentialdefinitions,analyzethestructureoffuzzyneuralnetwork.Thearticleisbasedonthefuzzycontroltheory,itcontrolsallthevariablesintheinvertedpendulumwiththeuseofMamdaniFISanduseadaptiveneuralnetworktoexercisefuzzycontrolrules,andgiveadesignmethodforfuzzyneuralnetworksystemcontroller.Atlast,usethestructurechartofthesystemtocontroltheinvertedpendulumsystem.TheexperimentresultprovesthatFNNChashigherprecision,betterastringencyandithasmuchbettercontroleffectforinvertedpendulum.
Keywords:
InvertedPendulum;
Fuzzycontrol;
Neuralnetwork;
Adaptive
论文总页数:
41页
1引言
1.1倒立摆系统研究的目的和意义
在稳定性控制问题上,倒立摆既具有普遍性又具有典型性。
它是本质不稳定系统的典型代表,对它的研究成果可以应用到许多应用领域。
倒立摆系统可以用多种理论和方法来实现其稳定控制,如PID、自适应、智能控制、模糊控制以及人工神经元网络等都能在倒立摆系统控制上得以实现。
而且当一种新的控制理论和方法提出以后,都可以考虑通过倒立摆装置来验证其正确性和实用性。
倒立摆系统在控制系统研究中受到普遍重视,倒立摆系统已被公认为自动控制理论中的典型试验设备,也是控制理论在教学和研究中必不可少的典型物理模型。
通过对倒立摆系统的研究,不仅可以解决控制中的理论问题,还能将控制理论所涉及的几个基础学科——力学、数学、控制理论(含计算机)、模糊控制和神经网络有机地结合起来,在倒立摆系统中进行综合应用。
在控制理论发展的过程中,某一理论的正确性及其在实际应用中的可行性需要一个按其理论设计的控制器去控制一个典型对象来验证这一理论,倒立摆就是这样一个典型被控对象。
作为一个受控装置,它成本低廉、结构简单、形象直观、便于实现模拟和数字两者不同的方式的控制。
作为一个本质不稳定的被控对象,只有采取行之有效的控制方法,才能使之稳定。
对倒立摆系统进行控制,其稳定效果非常明了,可以通过摆动角度位移和稳定时间直接度量,控制效果的好坏一目了然。
理论是工程的先导,对倒立摆的研究不仅有着极其深刻的理论意义,还有重要的工程背景,空间飞行器、磁悬浮和各类伺服云台的数学模型,都和倒立摆的数学模型有着很大的相似性,其它如海上钻井平台的稳定控制、火箭姿态控制、飞机安全着陆等都属于这类问题。
因此对倒立摆机理的研究具有重要的理论和实际意义。
1.2倒立摆系统研究的历史与现状
国外对一级倒立摆的研究从六十年代开始。
Cannon等人在1966年首次实现了对一级倒立摆的稳定控制,Smith等人于1975年也完成了对一级倒立摆的稳定控制,采用的方法是最优控制和状态重构。
对二级倒立摆的研究从七十年代开始。
1972年Sturgen等人采用模拟的方法完成了对二级倒立摆的稳定控制,1978年,Furuta等人采用小型计算机实现了对二级倒立摆的稳定控制,1980年,他们又完成了二级倒立摆在倾斜轨道上的稳定控制。
国内对倒立摆系统的研究工作是从八十年代开始的。
1982年,西安交通大学完成了二级倒立摆系统的研制和控制,采用了最优控制和降维观测器,以模拟电路实现。
1983年,国防科技大学完成了一级倒立摆系统的研制和控制。
1987年,上海机械学院完成了一、二级倒立摆系统的研制,采用微机实现控制,并且完成了二级倒立摆在倾斜轨道上的控制。
1993年,北京航空航天大学自控系张明廉等人设计了一级倒立摆仿人控制器,并通过PC-286等设备稳定了一级倒立摆,且具有良好的鲁棒性。
90年代后期,北京师范大学李洪兴教授提出了变论域自适应模糊控制的思想,这种思想体现了模糊控制的数学本质。
2001年9月19日,李洪兴教授采用变论域自适应模糊控制成功地实现了三级倒立摆实物系统的实时控制,具有很好的稳定性、鲁棒性和定位功能。
2002年8月11日,李洪兴教授领导的实验室又成功地实现了四级倒立摆实物系统控制,这无疑填补了一项世界领域内的空白。
这种方法为控制理论的发展开辟了新的途径。
1.3倒立摆的控制方法
单级倒立摆系统的控制对象是一个单输入(力)和四输出(角度、角速度、位移和速度)的非最小相位系统,应用经典控制理论中解决单输入多输出系统的控制方法。
首先对系统进行力学分析,应用牛顿第二定律,建立小车在水平方向运动和摆杆运动的方程,并进行线性化和拉氏变换,得出传递函数,从而得到倒立摆的状态空间方程。
倒立摆系统以其自身的不稳定性为系统的平衡提出了难题,也因此成为自动控制实验中验证控制算法优劣的极好的实验装置。
常见倒立摆的控制方法有:
1.PID控制。
通过对倒立摆系统的机理分析,建立倒立摆的动力学模型,使用状态空间理论推导其非线性模型,并在平衡点处进行线性化得到倒立摆系统的状态方程和输出方程,从而设计出PID控制器实现其控制;
2.状态反馈控制。
通过对倒立摆系统的分析和建模,使用状态空间理论推导出状态方程和输出方程,应用状态反馈和Kalman滤波相结合的方法,实现对倒立摆的控制;
3.神经网络控制:
神经网络能够任意充分地逼近复杂的非线性关系,能够学习与适应严重不确定性系统的动态特性,所有定量或者定性的信息都等势分布储存于网络内的各种神经元,故有很强的鲁棒性和容错性。
4.自适应控制:
采用设计出自适应控制器的方法对倒立摆进行控制。
5.模糊控制:
首先确定基本语言值,接着确定语言值的隶属函数,在隶属函数建立后,就可以建立模糊控制规则。
完成了上述步骤后,就基本上建立了倒立摆系统的模糊控制器。
除了上述一些控制方式外,还可以采取将几种控制算法相结合的方法,例如模糊自适应控制、模糊神经网络控制、分散鲁棒自适应控制等。
1.4本论文的工作任务及设计思路
工作任务:
将模糊控制、神经网络控制相结合,设计模糊神经网络控制器,应用Simulink仿真后,在固高公司生产的直线单级倒立摆系统GLIP2001上进行实时控制。
主要包括以下几个内容:
1.直线一级倒立摆的数学模型的建立与分析;
2.模糊神经网络控制器原理及设计方法;
3.在MATLAB平台上进行数学仿真,检测控制结果;
4.采用设计好的控制器对一级倒立摆实物系统进行实时控制。
设计思路:
建立一个能容纳模糊信息的神经网络,并让其学习包含在常规模糊控制器的规则集中,再用训练后的神经网络代替模糊关系矩阵,并以此构成模糊推理的核心。
根据神经网络的并行运行机制,当被控对象的实际输出值与给定输入值有偏差时,模糊神经控制器就以极快的速度产生控制响应。
另外,通过神经网络训练的样本可构造和发展模糊控制规则,可以发现优化输入输出隶属函数,通过与先进的学习方法相结合使系统具有较快的收敛速度。
2一级倒立摆系统的数学模型
2.1倒立摆组成概述
先来介绍下现有深圳固高GLIP2001一级倒立摆系统的组成:
1.在有限长的轨道L上做直线运动的小车;
2.与小车铰接在一起,并能在包含L的平面内绕O点转动的摆;
3.驱动小车的直流力矩电机和转轮、钢丝等传动部分;
4.使倒立摆稳定在垂直向上的平衡位置,且使小车稳定在轨道中心位置的控制器。
系统包括计算机、运动控制卡、伺服机构、倒立摆本体和光电码盘几大部分,组成了一个闭环系统。
光电码盘1将小车的位移、速度信号反馈给伺服驱动器和运动控制卡,摆杆的位置、速度信号由光电码盘2反馈回控制卡。
计算机从运动控制卡中读取实时数据,确定控制决策(小车向哪个方向移动、移动速度、加速度等),并由运动控制卡来实现该控制决策,产生相应的控制量,使电机转动,带动小车运动,保持摆杆平衡。
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