试析二级倒立摆自抗扰控制算法的研究与应用

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1、哈尔滨理工大学硕士学位论文二级倒立摆自抗扰控制算法的研究与应用姓名：李红文申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：王海英20090601哈尔滨理T大学工学硕士学位论文二级倒立摆自抗扰控制算法的研究与应用摘要倒立摆系统属于多变量、非线性、不稳定、强耦合的快速系统，这些特点导致实现其控制较为困难，因此多年来对它的研究受到控制学界的普遍重视。对倒立摆的研究可归结为对多变量非线性系统的研究，因此其控制方法和思路对处理一般工业过程也具有指导意义。二级倒立摆在镇定后，如果受到扰动后摆杆易于倾倒，系统失控，即系统具

2、有扰能力不佳的弱点。本文的研究重点是寻找适当的控制算法，提高其受控稳定后的系统的自抗扰能力。具体表现在：控制算法使得系统在受到扰动后，摆杆偏转角度小，系统回复到平衡状态时间短，系统的稳态误差小。本文推导了二级倒立摆状态空间数学模型，并进行必要的分析和验证，采用了极点配置算法，LQR算法，LQY算法，LQR加权矩阵遗传寻优算法，模糊控制算法，融合函数模糊控制等算法，针对二级倒立摆进行了控制研究。针对每种算法的研究，研究中采用算法数学描述，MATLAB软件仿真，Simulink离线仿真，参数调整或算法优化，实物控制验

3、证，各种算法比较并得出结论一一这样的研究方案和写作思路，寻找到较为理想的控制算法。本文在具体研究过程中采取的主要措施有：1．通过仿真与实验归纳出LQR算法中Q矩阵及其中元素的选取原则，以表格形式体现，这不仅对实物控制具有指导意义，而且使实物系统的抗扰能力得到提高。。2．将遗传算法引入到Q矩阵的参数寻优当中，经过此优化策略后提高了LQR算法的自抗扰能力指标。3．通过仿真与实验归纳出模糊控制中量化因子和比例因子的选取，研究了其对系统性能的影响，进而有利于提高模糊控制算法的自抗扰指标。通过对环形二级倒立摆和直线二级倒立

4、摆的具体研究，最终找到适当的控制算法：即基于遗传算法寻优的融合函数模糊控制算法，达到了预定的目的，在实物控制上，该算法比他人的控制算法在系统自抗扰能力指标上有明显提高。哈尔滨理工大学工学硕上学位论文关键词二级倒立摆；LQR；融合函数模糊控制；自抗扰-Ⅱ-哈尔滨理工大学T学硕士学位论文AppliedResearchonActiveDisturbanceRejectionofDoubleInvertedPendulumSystemAbstractInvertedpendulumaremultivariable，non

5、linear,unstable，strongcouplingofthefastsystem，thesefeaturesleadtotheachievementofitscontrolmoredifficult，SOitsresearchundercontrolhasgeneralimportancetoscholarstheseyears．StudyoftheinvertedpendulumCallbeattributedtothemulti—variablenonlinearsystem，itscontrolm

6、ethodsandideasfordealingwithindustrialprocessesingeneralalsohasguidingsignificance．Inthestabilizationofdoubleinvertedpendulum，iftherehasadisturbontheswingrod，itwilldump，thesystemisoutofcontr01．thatis，thecapacityimmunityofthesystemareweaknesses．Thisstudyfocuse

7、donfindinganappropriatecontrolalgorithmtoimproveitsstabilitycontrolsystemaftertheactivedisturbancerejectionability．Itspecificallymanifestedin：thecentrelalgorithmmakesthesystembythedisturbance，theswingrodangleissmall，thesystemreturntoequilibriumtimeisshort，the

8、systemsteady-stateerrorissmall．Inthispaper,adoubleinvertedpendulumisderivedmathematicalmodelofthestatespace，andcarryoutthenecessaryanalysisandvalidatedusingthepoleplacementalgorithm，LQRal