遗传算法优化的拟人智能控制在倒立摆系统中的应用

"智能控制算法在倒立摆系统中的应用研究" 倒立摆系统是一个复杂的动态系统，因其非线性、强耦合和易失稳的特性，一直以来都是控制理论研究的重要对象。这篇中国科学技术大学的硕士学位论文专注于智能控制算法在二轮小车倒立摆系统中的应用。二轮小车倒立摆相比于传统的直线倒立摆，其动态行为更为复杂，对于常规的基于模型的控制算法（如极点配置或LQR）来说，其控制效果并不理想。 拟人智能控制算法在此场景中引入，模仿人类解决问题的策略，它不需要被控对象的精确数学模型，而是通过分析物理模型结合控制经验和专业知识形成定性控制律。这种方法具有良好的鲁棒性，能应对模型不确定性。然而，实现拟人智能控制的关键在于如何量化控制律中的参数，这就需要用到遗传算法。 遗传算法作为一种基于自然选择的全局优化方法，不依赖于梯度信息，能有效解决复杂和非线性问题。它被用来优化拟人智能控制算法中的参数，以改善二轮小车倒立摆的控制性能。通过遗传算法，可以找到最优的控制参数组合，从而实现更有效的控制策略。 论文中还涉及到了实时通信模块的设计，通过DSP（数字信号处理器）与PC机之间的有线或无线通信，实现了数据的实时传输和在用户界面中的直观显示，显著提升了实验效率。同时，为了保证系统的安全稳定，添加了一个接收模块，采用6N13芯片进行DSP与PC机的双向隔离，确保了光电耦合的安全通信。 关键词涵盖了二轮小车倒立摆、遗传算法、拟人智能控制、实时通信以及光电耦合，这些都是论文深入探讨的核心技术领域。通过这些技术的结合，论文成功地展示了如何在倒立摆系统中应用智能控制策略，以克服传统控制方法的局限性，并提升系统的控制效果。