基于非线性时间序列模型的倒立摆起摆预测控制研究

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1、中图分类号!里22三UDC620硕士学位论文学校代码!Q堇三三密级公珏基于非线性时间序列模型的倒立摆起摆预测控制研究、NonlinearTimeSeriesModel．BasedPredictiveControlappliedtoSwing．upofInvertedPendulum一一一作者姓名学科专业研究方向学院(系、所)指导教师：尹亚光：控制科学与工程：复杂系统建模、优化与控制：信息科学与工程学院：彭辉教授论文答辩日期2掣日答辩委员会主席中南大学二。一三年五月原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指

2、导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其它单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：翌些日期：丝丝L年立月丝日学位论文版权使用授权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段

3、保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：龇导师签名日期：坐年[月竺日基于非线性时间序列模型的倒立摆起摆预测控制研究摘要：倒立摆是一种常见的验证控制算法的自然不稳定实验装置，具有典型的多变量、非线性、强耦合特性。对其进行研究是检验各种控制算法是否有效的重要途径，也具有工程应用价值。本文主要研究了RBF．ARX非线性时间序列建模方法和预测控制在一级直线倒立摆系统起摆控制中的应用。传统对倒立摆控制的研究多数基于其物理模型，需要

4、对其运动机理进行准确的分析，存在一些缺点：由于有些参数难以精确测量，建模时进行了一定程度上的简化，影响了模型的精确度。本文采取模型辨识的方法建立倒立摆模型，克服了物理建模的不足。RBF．ARX模型全称为具有径向基函数神经网络型系数的带外生变量的自回归模型，用RBF神经网络来逼近ARX模型中的函数系数。这样它既具有RBF网络优秀的逼近性能，也能利用ARX模型中的自回归与滑动平均结构来控制模型的复杂度。在此基础上，设计了数据辨识实验，用采集到的数据进行RBF．ARX模型辨识。文中详细说明了模型参数的初始化方法，利用结

5、构化非线性参数优化方法SNPOM进行参数寻优，以及如何根据AIC准则与其它因素对模型阶次进行估计。之后建立了倒立摆起摆与稳摆阶段的两个RBF．ARX单输入单输出模型，并在平衡位置增加位置控制，建立了一输入两输出的RBF．ARX模型，经过数据检验，证明RBF．ARX模型具有较高的精度。利用辨识到的模型，设计预测控制器。通过选择适当的角度进行模型切换，进行单输入单输出与一输入二输出系统仿真，取得了较好的效果。最后进行实时控制实验，实现了直线一级倒立摆的起摆，对其角度进行了控制。通过与能量反馈起摆效果进行比较，证明基于

6、RBF．ARX模型的预测控制在倒立摆类非线性、快速系统中的有效性。本文图46幅，表2个，参考文献65篇。关键词：倒立摆；非线-眭时间序列；RBF．ARX模型；系统辨识；模型预测控制分类号：TP273IIINonlinearTimeSeriesModel—basedPredictiveControlappliedtoSwing--upofInvertedPendulumAbstract：TheInvertedpendulumiSacommonnaturalinstabilityexperimentaldevicet

7、overifycontrolalgorithms，whichisamultivariable，nonlinearandstrong-couplingnaturalinstabilitysystem．111eresearchoftheinvertedpendulumiSnotonlyanimportantwaytotesttheeffectivenessofvariouscontrolalgorithms，butalsohasavalueinengineering．Themaincontentistheresear

8、choftheRBF．ARXnonlineartimeseriesmodelingandpredictivecontrolappliedtotheswing-upofonestagelinearinvertedpendulum．Traditionalresearchesofinvertedpendulumweremostbasedonthephysicalmodel．Th