LQR模糊控制提升二级倒立摆系统稳定性

本文主要探讨的是"基于LQR的二级倒立摆模糊控制"这一主题，针对非线性、多变量且动态特性复杂的二级倒立摆系统，研究者提出了一种新颖的控制策略。LQR（Linear Quadratic Regulator）算法是一种经典的最优控制方法，它结合了线性系统的优点，用于处理此类系统的控制问题。通过将LQR理论与模糊控制相结合，设计出一种模糊控制器，该控制器的特点在于运用信息融合技术，有效降低了模糊控制系统的维数，简化了原本可能复杂的多变量模糊控制设计过程。 倒立摆系统，由于其物理特性，常常被用作控制系统的研究对象，因为它具有非线性和不稳定性的特点，对控制器的性能提出了较高要求。模糊控制作为一种基于专家知识的控制方式，能够处理不确定性因素，适用于这种复杂系统。通过LQR算法优化，模糊控制器不仅在结构上更为简洁，还能够在实际运行中展现出良好的控制性能。 研究中，作者们构建了一个仿真模型，通过仿真结果验证了基于LQR的二级倒立摆模糊控制的有效性。他们的工作不仅提升了倒立摆系统的稳定性和控制精度，而且还展示了信息融合技术在模糊控制设计中的实用价值，有助于降低系统复杂性，提高控制效率。 此外，文中引用了相关的学术著作，如《机床电气自动控制》、《变频器应用基础》等，这些参考资料为理论支持提供了坚实的基础，同时也反映了该领域的研究现状和发展趋势。作者丁莉芬、安小宇等人作为研究者，他们结合理论与实践经验，对自动控制特别是机电一体化领域做出了贡献。 这篇论文是关于如何通过LQR优化和模糊控制技术来解决二级倒立摆系统控制问题的研究，其成果对于提升数控机床等精密机械的控制性能具有重要意义，也体现了控制理论与实际应用的紧密结合。