模糊控制下的环形二级倒立摆大回环运动及其仿真人智能控制

环形二级倒立摆大回环运动是一种复杂的机械系统控制问题，它在仿人智能控制领域具有重要意义。该研究主要针对倒立摆系统的非线性特性，特别是针对其多变量、强耦合和欠驱动的特性进行深入探究。倒立摆系统的控制目标包括稳摆控制、摆起倒立控制和平衡状态的任意切换控制，其中环形二级倒立摆专注于大回环运动，这是一种特殊的动态轨迹，要求两个自由摆杆在水平轴上完成Up-Up（摆杆从上至下再到上）或Up-Down（类似单摆运动）的循环，最终回到垂直向上位置并保持稳定。 本文首先构建了环形二级倒立摆的物理模型和数学描述，通过实物实验和改进的遗传算法进行参数辨识，以此为基础搭建了仿真实验平台。在仿真实验中，作者采用了动觉智能图式这一仿人智能控制理论，将整个大回环运动过程划分为四个关键阶段：下落姿态整定、能量耗散补偿、摆起姿态整定和倒立稳摆阶段（Up-Up）或初始运动、姿态校正、能量耗散和稳定控制阶段（Up-Down）。每个阶段都有特定的感知图式（特征模型）和运动图式（控制模态），这些设计旨在精确地控制摆杆的运动轨迹和稳定性。 通过对仿真结果和实际物理装置的实时控制实验，研究者证实了该动觉智能图式控制策略的有效性和可行性。关键词包括环形二级倒立摆、大回环运动、仿人智能控制、动觉智能图式以及改进遗传算法。这项研究不仅提升了对复杂系统动态控制的理解，也为未来机器人和自动化领域的控制技术提供了新的思路和实践案例。