倒立摆相关论文
在线性系统理论课程教学中,结合控制类研究生专业基础性课程建设的要求,将倒立摆案例教学引入到整个线性系统理论教学体系中。给出线......
为了研究倒立摆系统控制的动态性能,设计基于硬件平台、MATLAB和组态软件相结合的半实物仿真控制平台。在此平台上建立单级倒立摆数......
四旋翼倒立摆系统由一级倒立摆以及四旋翼无人机构成,在保留倒立摆系统多变量、强耦合、自然不稳定等特点的基础上,引入了四旋翼无......
考虑到模糊隶属度函数(FMFs)是T-S模糊模型的主要特征,建立了包含状态变量和依赖隶属度函数的李雅普诺夫泛函,对带有量化和不确定......
由于倒立摆系统在控制领域中的典型性,因此已经成为一个长期的研究方向。本文以直线型倒立摆系统为研究对象,完成了对直线一级倒立......
随着科技时代的发展,四旋翼的广泛适用性特点逐渐显著,能够加装摄像头,吊索,机械手等扩展到各行各业,从事各种危险人力所不及的工......
四旋翼倒立摆系统是有着欠驱动性,强耦合性和多种变量特性的非线性系统。又因倒立摆系统含有两个自由度,而四旋翼无人机系统含有六......
基于T-S模糊模型及PDC控制器设计方法,针对倒立摆系统抗脉冲干扰的控制要求,提出了一种以最小化从干扰到性能输出之间的H2范数为目......
基于反馈误差学习模型,模拟小脑运动神经控制和运动神经学习的能力,提出了一种新的在线自适应控制系统及相应的在线学习算法,并将......
本文意在直接将递归神经网络(RNN)作为非线性系统的控制器,将递归神经网络控制系统化为现代控制系统中的标准对象描述形式,并将系......
基于自适应逆控制理论,研究了二级倒立摆系统的控制问题.针对不同自适应滤波器下的自适应逆控制系统,进行了仿真结果的比较和分析,......
根据单轨小车倒立摆拟人智能控制算法的特点,利用适于电机控制且内嵌丰富外设模块的DSP芯片TMS320LF2407A,提出了用DSP芯片实现倒......
倒立摆是一个复杂的快速、非线性、多变量、强耦合、自然不稳定的非最小相位系统,是重心在上、支点在下控制问题的抽象。本文首先建......
针对倒立摆系统本身存在的大量不确定因素,利用分析力学中的Lagrange方程建立三级倒立摆的不确定数学模型:对三级倒立摆设计了H∞......
本文主要介绍倒立摆系统,并对模糊神经网络进行了研究,选用"固高"直线倒立摆系统,来具体展示模糊神经网络理论是怎样运用到实际......
本文针对直线型倒立摆系统,基于线性二次型调节器(LQR)理论设计了系统最优控制器.针对LQR中加权矩阵Q和R难以确定的问题,从控制效......
运用基于T-S-K模型的方法,进行故障诊断的研究,已经成为近年来控制领域的热点.本文利用T-S-K模型可用局部线性化的线性模型来描述......
两轮自平衡小车本质是一种倒立摆,其控制原理为关键技术。考虑控制器、传感器、驱动电机在平衡控制中的延迟现象,建立了两轮自平衡......
两轮自平衡机器人作为一种多输入多输出系统,虽然已在许多日常使用中得到应用,但大多数研究只关注通过试验实验或使用简易的数学模......
在模糊控制过程中,在给定规则情况下,隶属度函数设置将直接决定模糊控制器性能.然而随着需要调整的参数维数增大,传统优化算法很难......
倒立摆装置是用来检验控制策略的效果,是控制理论研究中较为理想的实验手段。倒立摆系统本身就是一个自然不稳定的多变量系统,具有严......
本文明确的目标,以二级倒立摆为例,在建立了倒立摆的数学模型的基础上,对其进行求解,采用模糊控制的方法,引入带自调整函数的模糊......
倒立摆系统是一个典型的单输入多输出非线性高阶次的不稳定系统,是控制理论与控制工程研究中非常复杂值得深入探究的被控对象。倒......
为解决标准Q学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于多个并行小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller:CMAC)神经网络......
串联6自由度工业机器人是工业自动化的核心装备,因此,讲授其工作原理的机器人学课程是众多机器人相关专业的核心课程之一.当前的机......
近几年来,基于神经动力学模型(Shunting Model)的神经网络已经在机器人地图建立、运动规划、虚拟装配等方面得到了应用;然而,神经动力......
本文对包括模糊控制(Fuzzy)、神经网络(Neural Network)、遗传算法(GA)在内的软计算(Soft Compuring)以及它们之间的互相结合作了......
倒立摆可以将控制系统的稳定性、可控性、系统收敛速度和系统抗干扰能力直观地表现出来,是检验多种控制理论的理想平台。倒立摆系......
该课题主要针对复杂系统的建模与控制、数字图像的模式识别问题开展了一系列研究,并以倒立摆为对象进行了应用研究.首先研究了神经......
论文的主要内容为: (1)、提出了一种新的面向神经网络的遗传算法(NNOGA),并详细探讨了算法的实现和程序设计,结果表明,该算法是有......
该文提出了一种基于状态反馈极点配置方法比较系统化的模糊控制器参数估计方法.仿真和实时控制结果表明了此方法的有效性.此外,该......
学位
该文以倒立摆模型为研究对象,参考大量的国内外文献,分析和综述了近年来国内外控制二级倒立摆的新理论和新方法.如模糊控制、H设计......
对于模糊控制器的设计,目前存在很多种方法,如参数自调整法、调整隶属函数法等.新兴起的调节论域的模糊控制思想,已经广泛地引起了......
倒立摆系统是非线性、强耦合、多变量、自然不稳定的系统。在控制过程中,它能有效地反映诸如可镇定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等......
对倒立摆系统的控制研究长期以来被认为是控制理论及其应用领域里引起人们极大兴趣的问题。它是检验各种新的控制理论和方法的有效......
远程控制就是在网络环境下,实现对远端控制对象的监测和控制,是计算机网络与控制领域的结合。倒立摆系统是一种典型的多变量、不稳定......
该文应用一种非线性系统线性化控制方法--神经网络α阶积分逆系统方法,利用倒立摆装置,研究基于神经网络α阶积分逆系统方法的倒立......
脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)是一种不依赖传统神经肌肉组织,通过将大脑活动信号直接转换成计算机指令实现人与外界交......
该论文基于模糊逻辑与神经网络等智能控制理论,对实验室从英国Feedback公司购置的数字式倒立摆装置进行仿真和实时控制研究.该论文......
倒立摆系统是非线性、强耦合、多变量和自然不稳定的系统。在控制过程中,它能有效地反映诸如可镇定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等许......
倒立摆是理想的自动控制理论研究实验平台,许多抽象的控制概念如系统稳定性、可控性、抗干扰能力等,都可以通过倒立摆直观地表现出来......
欠驱动系统是指控制输入数少于系统状态维数的系统。输入的缺失使得欠驱动系统在减少执行元件个数、节约能量、增强系统灵活性、减......
该文针对欠驱动机构的非线性、强耦合、多变量和自不稳定的特点,在预测控制理论的基础上提出了基于专家系统的变步长一步预测控制......
在第一章中,我们分析了演化计算的主要分支和基本原理,阐述了遗传算法的起源及原理.第二章,我们开始讨论遗传算法的应用和基本设计......