两轮自平衡电动车新型控制方法：卡尔曼滤波与滑模变结构

“一种新的两轮自平衡电动车控制方法” 本文主要探讨了针对两轮自平衡电动车控制中的常见问题，如噪声、漂移误差大、调节时间长和超调量大等，提出的一种创新控制策略。该策略融合了卡尔曼滤波技术和滑模变结构控制，以提高系统的动态性能和稳定性。 首先，研究中采用卡尔曼滤波作为信号处理手段，旨在减少传感器数据中的噪声和漂移误差。卡尔曼滤波是一种最优线性估计方法，能够通过预测和更新步骤，有效地融合多源信息，降低噪声影响，提高测量精度。在本研究中，滤波后倾角度噪声误差从6°显著降低至2.5°，角速度噪声误差从0.25 rad·s-1减少到0.10 rad·s-1，零位漂移误差也从0.25 rad·s-1减小到0.08 rad·s-1，表明滤波效果显著。 其次，论文构建了直接转矩电流伺服单元，该单元能够直接控制电机的转矩和电流，从而实现对电动车的快速精确控制。直接转矩控制简化了传统的控制结构，减少了控制环路的延迟，提升了系统的响应速度。 结合卡尔曼滤波和直接转矩电流控制，研究中实施了滑模变结构控制策略。滑模控制是一种具有强鲁棒性的非线性控制技术，能有效应对系统参数变化和外部扰动。在受扰动后，该方法表现出更快的调节时间，无明显超调，显示出了极佳的鲁棒性能。 实验结果显示，采用新方法的自平衡电动车控制系统动态性能得到显著提升，稳定性增强。这种新型控制方法不仅解决了现有系统的问题，还为未来两轮自平衡电动车的控制设计提供了新的思路和理论支持。 关键词：自平衡控制，卡尔曼滤波，直接转矩电流，滑模变结构控制 本文的研究团队包括段其昌教授、翁珏硕士研究生和李丰兵博士研究生，他们分别来自重庆大学自动化学院和桂林电子科技大学数学与计算科学学院，研究领域涵盖了机器人智能控制、嵌入式开发以及模式识别与人工智能。他们的工作得到了国家自然科学基金和研究生科技创新基金的支持。