倒立摆控制系统的研究其实最早始于美国麻省理工学院,20世纪50年代美国的专家基于火箭发射器助推原理设计出了一阶倒立摆实验设备,60年代中期Schacfer和Cannon基于Bang-Bang控制原理将一个曲轴稳定于倒置位置。60年代后期,倒立摆控制系统因其不稳定、非线性的特点被当作例证提出,倒立摆的概念随即出现,通过倒立摆系统可以检验不同控制算法对系统的快速性、线性性和稳定性的控制效果。1970年,,Luenberger和Bryon首次提出利用观测器重构系统的状态能够实现倒立摆的稳定控制。

时间: 2023-03-12 10:49:13 浏览: 47
20世纪50年代,美国的专家基于火箭发射器助推原理设计出了一阶倒立摆实验设备,60年代中期Schacfer和Cannon基于Bang-Bang控制原理将一个曲轴稳定于倒置位置,至此倒立摆控制系统的研究开始了。1970年,Luenberger和Bryon首次提出利用观测器重构系统的状态能够实现倒立摆的稳定控制,使得倒立摆系统可以更好地检验不同控制算法对系统的快速性、线性性和稳定性的控制效果。
相关问题

基于双闭环pid控制的一阶倒立摆控制系统设计cs

### 回答1: 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计,可以分为以下几个步骤: 首先,需要确定系统模型。一阶倒立摆系统是一个具有非线性特性的系统,可以通过建立其非线性动力学模型来描述。根据摆杆的角度、角速度和控制输入(例如电机输出),可以建立一阶倒立摆的动力学方程。 其次,基于模型,将系统设计为双闭环PID控制结构。双闭环控制结构包括内环和外环。内环控制器用于控制倒立摆的角度,通过对角度误差进行PID调节,计算出输出电机所需的控制力。外环控制器用于控制倒立摆的角速度,通过对角速度误差进行PID调节,计算出内环控制器的参考输入。 然后,需要进行参数调整和优化。使用常用的PID调节方法(例如试错法或自整定方法),通过调整PID控制器的比例、积分和微分参数,优化控制系统的性能指标,如稳定性、响应速度和抗干扰性。 最后,进行系统仿真和实验验证。使用控制系统设计工具(例如MATLAB/Simulink或C++等),进行系统仿真,并评估其控制性能。如果仿真结果满足设计要求,则可以进行实验验证,并根据实测数据进一步对控制参数进行微调。 综上所述,基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计是一个相对复杂的过程,需要通过建立系统模型、设计控制器结构、参数调整和实验验证等步骤来完成。这样设计的控制系统可以有效地实现一阶倒立摆的控制,并具有较好的稳定性和鲁棒性。 ### 回答2: 一阶倒立摆控制系统是指在一根竖直杆上安装一个质点,通过对杆的控制使质点保持竖直的稳定状态。基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计如下: 首先,在系统模型中,将整个控制系统分为两个子系统:角度控制子系统和位置控制子系统。 1. 角度控制子系统:该子系统负责控制杆的倒立角度。对于一阶倒立摆,可以使用PID控制器进行控制。根据系统特性,设置比例、积分和微分参数,其中比例参数用于控制当前角度与目标角度之间的偏差,积分参数用于消除积分误差,微分参数用于控制响应速度。根据实际情况,通过试验和调整参数,得到最优的PID参数值。 2. 位置控制子系统:该子系统负责将质点保持在一个预定的位置。同样,可以利用PID控制器进行控制,在该系统中,位置传感器将实时检测质点的位置,然后根据位置误差进行控制。通过设置合适的PID参数,可以使质点保持在预定位置。 3. 双闭环控制:将角度控制子系统和位置控制子系统进行双闭环控制,实现对一阶倒立摆的稳定控制。在该系统中,角度控制系统作为内环,位置控制系统作为外环。内环控制了杆的倒立角度,使其保持在目标角度范围内,外环控制了质点的位置,使其保持在预定位置。通过双闭环PID控制的方式,使整个控制系统具有较好的稳定性和鲁棒性。 总之,基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计是通过分别控制角度和位置来实现对一阶倒立摆的稳定控制。该设计方法灵活、简单,可以根据具体要求进行参数调整,实现控制系统的最佳性能。 ### 回答3: 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计主要包括以下几个步骤: 1. 建立系统模型:首先,需要通过物理原理建立一阶倒立摆的系统动力学模型。这可以通过利用牛顿运动定律和旋转力矩平衡方程来实现。 2. 设计外环控制器:由于一阶倒立摆是一个非线性系统,为了实现稳定控制,需要设计一个外环控制器来对整个系统进行整体调节。可以选择PID控制器作为外环控制器。 3. 设计内环控制器:在外环控制器的基础上,设计内环控制器来对一阶倒立摆的倒立角度进行跟踪控制。同样地,可以选择PID控制器作为内环控制器。 4. 参数调节与优化:根据实际系统的特性和需求,对PID控制器的参数进行调节和优化。可以使用试探法、Ziegler-Nichols法等常用方法进行参数整定。 5. 系统仿真与验证:利用计算机仿真工具,如MATLAB/Simulink等,对设计好的双闭环PID控制系统进行仿真和验证。仿真结果可以用来评估系统的性能和稳定性。 6. 硬件实现:根据设计的控制算法,将其实现到硬件平台上,如单片机、FPGA等。同时,需要选择合适的传感器来获取系统的状态信息,并选择合适的执行器来实现控制目标。 7. 系统调试与优化:在实际实现中,可能会遇到各种问题,如传感器误差、执行器响应不准确等。通过调试和优化,不断改进系统的性能,使之达到预期的要求。 综上所述,基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计包括建立系统模型、外环控制器设计、内环控制器设计、参数调节与优化、系统仿真与验证、硬件实现以及系统调试与优化等步骤。

基于双闭环pid控制的一阶倒立摆控制系统设计

一阶倒立摆控制系统是指通过控制杆的力矩来维持倒立摆的平衡。基于双闭环PID控制的设计可以使系统具备较好的稳定性和响应速度。 首先,我们需要建立倒立摆的数学模型。一阶倒立摆的运动可以用弧度表示,其数学模型可以通过牛顿第二定律推导得出。 接下来,我们可以根据系统的特性选择合适的传感器来检测倒立摆的角度和角速度。例如,可以使用陀螺仪传感器来测量角度和加速度计来测量角速度。 在双闭环PID控制中,外环控制器的作用是调节摆杆的角度,内环控制器的作用是调节摆杆角速度。首先设计外环PD控制器,其控制输入为摆杆角度的偏差,输出为摆杆角速度的期望值。然后设计内环PID控制器,其控制输入为摆杆角速度的偏差,输出为控制杆的力矩。 为了进一步提高系统的性能,可以根据系统的动态响应进行参数调整。通过设置合适的比例系数、积分系数和微分系数,可以优化系统的稳定性和响应速度。 设计好双闭环PID控制器后,我们可以进行仿真和实验验证控制系统的性能。根据系统的输出和期望值的比较,可以调整PID参数,进一步优化系统的性能。 总结而言,基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计是通过建立数学模型、选择合适的传感器、设计外环PD控制器和内环PID控制器等步骤来实现的。通过参数调整和实验验证,可以优化系统的稳定性和响应速度,达到预期的控制效果。

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自平衡车是一种基于二级倒立摆原理的智能机器人,其控制系统的设计对于实现自平衡和稳定行驶至关重要。 LQR(线性二次调节)是一种常用的控制器设计方法,其基本思想是将系统状态通过加权矩阵与控制输入的加权矩阵进行线性叠加,并使系统状态稳定到零点。在本设计中,我们将LQR应用于自平衡车的控制系统中。 自平衡车的二级倒立摆控制系统通常由以下部分组成: 1. 传感器系统:用于测量车身倾斜角度、角速度等状态量。 2. 控制器:根据传感器数据和目标差异,计算出控制输入。 3. 电机驱动系统:将控制信号转化为电机驱动信号,实现车辆平稳行驶。 本设计中,我们以倒立摆的控制为主要设计对象。通过建立倒立摆的数学模型,可以得到摆杆的运动方程: mL^2θ''(t) + mgLsinθ(t) = u(t) 其中,m为摆杆的质量,L为摆杆的长度,θ(t)为摆杆的倾角,u(t)为控制力矩。可以将该方程转化为状态空间方程形式: x' = Ax + Bu y = Cx + Du 其中,x为状态向量,包括倾角和角速度,y为输出向量,为倾角的测量值,A、B、C和D分别为状态空间模型的矩阵。 接下来,我们基于LQR设计控制器。假设目标是使车辆在直立位置附近平稳运动,我们可以将系统状态向量选为: x = [θ, θ'] 目标状态向量为: r = [0, 0] 控制输入向量为: u = -Kx 其中,K为加权矩阵,由LQR方法计算得到。该控制策略可以稳定车辆在直立位置附近运动。 在实际应用中,上述控制策略还需考虑到车辆的动力学特性、环境因素等实际条件,以保证实现有效的自平衡车控制。
### 回答1: 基于一阶倒立摆系统的模糊神经网络PID控制是一种结合了模糊控制和神经网络的控制方法,用于实现对倒立摆系统的精确控制。 一阶倒立摆系统是指一个杆子在一个水平平面上保持垂直的系统,可用于模拟物体受力平衡状态的控制。而PID控制是一种常见的控制算法,通过比较目标值和实际值的差异来调整控制器的输出,以实现系统状态的稳定。 在模糊神经网络PID控制中,先使用模糊控制的方法去构建一个模糊控制器,该模糊控制器可以将输入的误差信号转化为相应的控制输出。然后,通过神经网络的学习和训练,将模糊控制器中的模糊规则进行优化和调整,以提高控制系统的性能和适应性。 这种控制方法的基本原理是将模糊控制器的模糊规则转化为一组神经网络的权重和参数,通过神经网络的学习和训练,优化这些权重和参数,以使系统的控制输出更加准确和稳定。整个过程可以通过反向传播算法或其他神经网络训练算法实现。 模糊神经网络PID控制的优点是可以提高系统的鲁棒性和适应性,适用于非线性和时变的系统,并且可以通过对神经网络进行在线学习和调整,自动优化控制器的性能。 总的来说,基于一阶倒立摆系统的模糊神经网络PID控制是一种综合利用模糊控制和神经网络的控制方法,通过神经网络的优化和学习,提高倒立摆系统的控制精度和稳定性,具有较好的应用前景。 ### 回答2: 基于一阶倒立摆系统的模糊神经网络PID控制是一种结合了模糊控制和神经网络控制的控制方法。一阶倒立摆系统是指一个单杆倒立在一个平衡点上,通过控制杆的角度使其保持平衡。 模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法,通过模糊化输入变量、定义模糊规则和模糊推理来实现系统控制。在一阶倒立摆系统中,模糊控制可以根据摆杆的角度和角速度的变化来调整控制信号,达到保持平衡的目的。 而神经网络则是一种模拟人脑神经元功能的数学模型,通过训练网络来学习输入和输出之间的映射关系。在一阶倒立摆系统中,神经网络可以通过输入摆杆角度和角速度的信息,经过学习和训练,输出控制信号,实现平衡控制。 PID控制(Proportional-Integral-Derivative)是一种常用的控制方法,根据当前误差、误差累积和误差变化率来调整控制信号。在一阶倒立摆系统中,PID控制可以通过测量摆杆的角度误差和角速度误差,并根据这些误差的大小和变化率来计算合适的控制信号,从而实现平衡。 综上所述,基于一阶倒立摆系统的模糊神经网络PID控制是将模糊控制、神经网络控制和PID控制相结合的控制方法。通过模糊化输入变量、训练神经网络和调整PID参数,可以实现对倒立摆系统的稳定控制。
自平衡车是一种具有双轮车体和水平姿态保持能力的智能机器人,具有广泛的应用前景。其控制系统主要包括运动控制和姿态控制两个部分,其中姿态控制是关键。在姿态控制中,二级倒立摆是一个经典的动态系统,是自平衡车姿态控制的基础。因此,本文提出了一种基于自平衡车的二级倒立摆LQR控制系统。 LQR控制是一种优化控制方法,是一种经典的线性控制方法。其基本思想是通过权重矩阵Q和R来优化控制效果,将系统状态从当前状态调整到期望状态。在自平衡车的姿态控制中,LQR控制可以用于设计控制器,控制车身的前后倾斜角度,使其保持稳定。 在本文中,我们采用了二级倒立摆模型来建立自平衡车的姿态控制系统。该系统包括两个质量、弹性、摩擦等属性的刚性杆,上杆代表车身,下杆代表车轮。根据牛顿力学定律,可以得到二级倒立摆的动态方程: $$m_1l_1\ddot{\theta_1}-(m_1+m_2)gl_1\sin\theta_1+m_2l_1l_2\ddot{\theta_2}\cos(\theta_1-\theta_2)-(m_1+m_2)l_1l_2\dot{\theta_2}^2\sin(\theta_1-\theta_2)=u_1$$ $$m_2l_2\ddot{\theta_2}-m_2gl_2\sin\theta_2+m_2l_1l_2\ddot{\theta_1}\cos(\theta_1-\theta_2)+m_2l_1l_2\dot{\theta_1}^2\sin(\theta_1-\theta_2)=u_2$$ 其中,$m_1$和$m_2$分别是车身和车轮的质量,$l_1$和$l_2$分别是车轴和车轮轴长度,$g$是重力加速度,$\theta_1$和$\theta_2$是车身和车轮的倾角,$u_1$和$u_2$分别是两个电机的输入。 根据动态方程可以设计状态反馈控制器,将状态向量$x=[\theta_1,\theta_2,\dot{\theta_1},\dot{\theta_2}]$作为反馈变量,控制输入为$u=[u_1,u_2]$,可以得到如下状态反馈矩阵: $$\dot{x}=Ax+Bu$$ $$A=\begin{bmatrix}0&0&1&0\\0&0&0&1\\-m_2g/l_1&-m_2g/l_2&0&0\\(m_1+m_2)g/l_1&-(m_1+m_2)g/l_2&0&0\end{bmatrix},B=\begin{bmatrix}0&0\\0&0\\1/m_1&0\\0&1/m_2\end{bmatrix}$$ LQR控制利用二次型函数来描述控制系统的性能,即寻求一个状态反馈矩阵K,使得二次性能指标最小。在本文中,我们将控制效果的重点放在车体的倾斜角,因此Q矩阵对应的权重主要放在$\theta_1$和$\theta_2$上,而R矩阵对应的权重主要放在电机输入量上,即$u_1$和$u_2$。 $$J=\int_{0}^{\inf}(x^TQx+u^TRu)dt$$ 根据LQR控制的方法,可以求解最优反馈系数矩阵K: $$K=-(B^TPB+R)^{-1}B^TPA$$ 其中P为代数矩阵,是利用Lyapunov方程求解的。 最终,将求解得到的K值用于控制系统的反馈控制器中,即可实现对车体的姿态控制。 本文的二级倒立摆LQR控制系统可以作为自平衡车姿态控制方案的一个基础,能够实现对车体的前后倾斜角度的控制,为自平衡车的应用提供了更加完整和系统的控制方案。
首先,需要确定倒立摆模型的状态方程和输出方程。假设倒立摆的状态变量为$\theta$和$\dot{\theta}$,则其状态方程可以表示为: $$ \begin{aligned} \frac{d\theta}{dt} &= \dot{\theta} \\ \frac{d\dot{\theta}}{dt} &= \frac{g}{l}\sin \theta - \frac{b}{ml^2}\dot{\theta} + \frac{1}{ml^2}u \end{aligned} $$ 其中,$g$为重力加速度,$l$为摆杆长度,$m$为摆球质量,$b$为摩擦系数,$u$为控制输入。 输出方程可以表示为: $$ y = \theta $$ 然后,可以使用Simulink中的State-Space模块和Scope模块分别表示系统的状态空间模型和输出。 接下来,需要设计系统观测器。由于倒立摆的状态变量不可直接测量,需要设计一个观测器来估计系统的状态。常用的观测器有全阶观测器和卡尔曼滤波器。 全阶观测器可以表示为: $$ \hat{x} = Ax + Bu + L(y - Cx) $$ 其中,$\hat{x}$为状态估计值,$L$为观测器增益矩阵,可以通过极点配置或最小二乘法求解得到。在Simulink中,可以使用State-Space模块和Gain模块实现。 卡尔曼滤波器可以通过对系统状态方程和观测方程进行优化,得到最优的状态估计值。在Simulink中,可以使用Kalman Filter模块实现。 最后,需要将控制器和观测器结合起来,形成闭环控制系统。在Simulink中,可以使用Feedback模块实现。 总体步骤如下: 1. 确定倒立摆的状态方程和输出方程; 2. 使用State-Space模块和Scope模块分别表示系统的状态空间模型和输出; 3. 设计全阶观测器或卡尔曼滤波器,使用State-Space模块和Gain模块实现; 4. 将控制器和观测器结合起来,形成闭环控制系统,使用Feedback模块实现; 5. 对系统进行仿真,并进行参数调节,以达到较好的控制效果。
首先,双闭环PID控制器的结构包括外环控制器和内环控制器两个部分。其中,外环控制器用来控制系统的位置,内环控制器用来控制系统的速度。 对于一阶倒立摆系统,其动态模型可以表示为: $Ml\ddot{\theta}+bl\dot{\theta}+mgl\sin\theta=u$ 其中,$M$为摆杆的质量,$m$为小球的质量,$l$为摆杆长度,$b$为摩擦系数,$g$为重力加速度,$u$为输入的力矩。 根据上述模型,可以得到系统的传递函数为: $\frac{\theta(s)}{U(s)}=\frac{\frac{1}{Ml}}{s^2+\frac{b}{Ml}s+\frac{mg}{Ml}}$ 因此,可以设计外环控制器和内环控制器的传递函数分别为: $G_{out}(s)=K_{p,out}+\frac{K_{i,out}}{s}+K_{d,out}s$ $G_{in}(s)=K_{p,in}+\frac{K_{i,in}}{s}+K_{d,in}s$ 其中,$K_{p,out}$、$K_{i,out}$和$K_{d,out}$分别为外环控制器的比例、积分和微分系数;$K_{p,in}$、$K_{i,in}$和$K_{d,in}$分别为内环控制器的比例、积分和微分系数。 根据双闭环PID控制器的结构,可以得到系统的闭环传递函数为: $G_{cl}(s)=\frac{G_{in}(s)G_{out}(s)}{1+G_{in}(s)G_{out}(s)G(s)}$ 其中,$G(s)$为系统的传递函数。 为了使系统具有良好的控制性能,可以通过调节PID控制器的参数来实现。具体而言,可以采用如下步骤: 1. 首先设计外环控制器的参数。通常可以采用经验公式或者试错法来确定比例、积分和微分系数。 2. 然后设计内环控制器的参数。同样可以采用经验公式或者试错法来确定比例、积分和微分系数。 3. 最后进行系统的模拟和实验验证,观察系统的响应特性,如果不满足要求,可以再次调节参数,直到满足要求为止。 需要注意的是,在实际应用中,还需要考虑到一些实际问题,例如传感器的误差、执行器的饱和等问题,这些都需要在控制器设计中进行考虑。
LSR控制(Least Squares Regression Control)是一种基于最小二乘递归估计的控制方法,它可以通过递归估计系统来设计控制器。在倒立摆系统中,LSR控制的原理如下: 1. 系统建模:首先,需要建立倒立摆系统的数学模型。倒立摆系统可以使用动力学方程来描述,这个方程可以表示为二阶非线性微分方程。常见的模型包括线性化后的状态空间模型或者非线性模型。 2. 参数估计:LSR控制通过收集系统实时数据来递归地估计系统参数。为了估计参数,需要收集到摆杆角度、角速度、输入力等数据。可以使用最小二乘法来拟合这些数据,并得到最优的参数估计值。 3. 控制设计:基于估计得到的参数,可以设计控制器。常见的方法是使用反馈控制器,其中包括状态反馈控制器或者输出反馈控制器。控制器的设计需要考虑系统的稳定性和性能指标,可以使用经典控制理论或者现代控制理论进行设计。 4. 控制实施:将设计好的控制器实施到实际倒立摆系统中。根据控制器输出的控制信号,可以对倒立摆系统施加相应的控制力或控制电压,以实现倒立摆的稳定控制。 5. 参数更新:在实际控制过程中,可以根据实时数据对参数进行更新。LSR控制使用递归的方式进行参数估计,因此可以利用新的数据来更新参数,以提高控制效果。 LSR控制的优点是可以根据实时数据进行自适应调节,适用于参数变化较快或者高阶非线性系统。然而,LSR控制也存在一些挑战,如参数估计的误差、计算复杂度等问题,需要根据具体应用场景加以考虑和解决。
### 回答1: 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制是一种将自适应模糊控制和PD控制相结合的方法。倒立摆是一种非线性、强耦合的系统,传统的PD控制难以实现良好的控制效果。 在这种控制策略中,首先通过传感器获取倒立摆系统的位置和速度信息。然后,利用PD控制器根据误差信号来产生控制量。PD控制器中的比例和微分增益可以根据实际需求进行调整。 然而,由于倒立摆系统存在非线性和不确定性,仅仅依靠PD控制器无法完全解决控制问题。因此,在PD控制器中引入了自适应模糊补偿。自适应模糊补偿可以根据系统状态的变化和误差的大小动态地调整控制增益,以适应系统的非线性和不确定性。 具体而言,在每个控制周期内,自适应模糊补偿通过对输入和输出变量建立模糊规则集和模糊推理来产生相应的控制增益。这种方法可以使控制器具有自适应能力,根据系统的变化实时地调整控制增益,从而改善系统的动态性能和鲁棒性。 总之,基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制能够结合PD控制器的快速响应能力和自适应模糊控制的鲁棒性,有效地解决倒立摆系统的非线性和不确定性问题,提高系统的控制性能。 ### 回答2: 倒立摆(Pendulum)是一种经典的控制系统理论实验平台,它通常由一个浮动的杆和一个悬挂的质点组成。倒立摆的目标是维持质点在垂直方向上的平衡,控制杆的角度保持在指定的目标值附近。PD控制(比例-微分控制)是一种常见的控制算法,通过使用与目标值的误差相关的比例项和微分项来调节控制器的输出。 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制是一种结合了自适应控制和模糊控制的方法。在这种控制方法中,系统的模糊控制器负责根据当前状态和目标值之间的误差来生成控制输出。自适应模糊补偿的作用是根据系统的实时状态对模糊控制器的参数进行调整,以提高系统的控制性能和稳定性。 实施基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制的步骤如下:首先,构建一个模糊控制器,该控制器的输入是倒立摆的角度误差和角速度误差,输出是控制输出。然后,通过实时测量倒立摆的角度和角速度获取当前状态信息。接下来,将当前状态信息输入到模糊控制器中,通过模糊控制器计算出控制输出。最后,将控制输出应用于倒立摆系统中,从而使倒立摆保持平衡。 通过自适应模糊补偿,系统可以根据实时的状态信息调整模糊控制器的参数,使其更好地适应系统的变化和扰动。这种控制方法能够提高倒立摆系统的稳定性、快速响应和抗扰动能力。通过合适地选择模糊控制器的参数和自适应补偿算法的设计,可以实现较好的控制性能,使倒立摆系统能够在变化的环境下保持平衡。 ### 回答3: 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制是一种对倒立摆系统进行控制的方法。倒立摆是一种经典的非线性控制问题,其目标是使摆杆保持竖直状态。在该控制方法中,PD控制器被用于提供摆杆的角度和角速度的控制信号。 PD控制器的设计基于摆杆系统的数学模型,它通过比较实际角度和角速度与期望角度和角速度的偏差来生成控制信号。PD控制器包括比例和微分两个部分:比例部分用于响应偏差的大小,微分部分用于预测偏差的变化趋势。 然而,由于倒立摆系统的非线性和不确定性,传统的PD控制器往往无法提供足够的控制性能。因此,引入自适应模糊补偿技术来提升控制效果。 自适应模糊补偿技术通过根据系统实际情况自适应地调整控制参数来提高控制性能。它结合了模糊逻辑控制和自适应控制,利用模糊推理来生成模糊规则,并根据模糊规则调整PD控制器的参数。 通过使用自适应模糊补偿的PD控制器,倒立摆系统的控制性能得到了改善。控制器能够实时调整参数以适应系统的变化和扰动,提高系统的稳定性和鲁棒性。实验结果表明,基于自适应模糊补偿的PD控制能够有效地控制倒立摆系统,并实现良好的倒立效果。 综上所述,基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制是一种有效的控制方法,可以提高倒立摆系统的控制性能和稳定性。它是非线性控制领域的研究热点之一,对于实际倒立摆系统的控制和应用具有重要的意义。

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