神经模糊自适应控制下的回旋倒立摆系统论文

本篇文章标题为《回旋倒立摆的混合控制器设计》，由Taworn Benjanarasuth和Songmoung Nundrakwang两位作者共同撰写，发表于泰国国王蒙格克理工大学拉达克邦分校的工程学院及通信与信息技术研究中心。论文主要探讨了如何利用神经网络模糊自适应控制技术，有效地解决旋转倒立摆系统中的控制问题。 旋转倒立摆是一种典型的不稳定系统，其特点是带有悬挂的杆件在垂直位置不稳定，需要通过精确的控制策略使其保持平衡。论文的核心内容是提出了一种创新的控制方案，该方案结合了能量控制技术和伺服状态反馈控制，以及最小阶位观察器控制器。这种混合控制方法旨在将倒立摆从自然悬挂位置快速地引导至直立位置，并在此过程中稳定其运动。 首先，论文中介绍的能量控制技术是基于能量守恒原理，通过对系统的能量转移进行控制，帮助摆动系统克服初始的势能障碍，实现摆向直立位置的翻转。这种方法关注的是整体能量管理，确保系统在运动过程中不会因能量消耗过大而无法维持。 其次，伺服状态反馈控制部分则是通过实时监测和响应摆动系统的状态，比如杆件的角度和速度，来调整控制信号，确保摆动过程中的稳定性。最小阶位观察器控制器在此起到关键作用，它能够快速准确地估计出系统的未知状态，从而提高控制的精度和效率。 实验结果显示，通过实施这种混合控制策略，旋转倒立摆能够在短时间内完成摆动，并且摆动基座角度的振荡较小，表明控制效果显著。值得注意的是，即使在实验室环境下，控制方案无需频繁调整，即可实现稳定的直立位置保持，这在实际应用中具有很高的实用价值。 这篇论文对旋转倒立摆的控制问题进行了深入研究，展示了神经网络模糊自适应控制技术在复杂系统动态平衡控制中的潜力。对于从事机器人技术、控制系统设计或动态平衡研究的工程师而言，该论文提供了宝贵的设计思路和技术参考，推动了倒立摆和其他类似系统的稳定控制技术的发展。