两轮自平衡小车模糊滑模控制设计与应用

"两轮自平衡小车的模糊滑模控制研究" 两轮自平衡小车是一种复杂的机器人系统，因其动力学特性多变量、非线性、强耦合且参数不确定，成为了控制理论研究的重要对象。在孙泓的硕士学位论文中，他深入探讨了这种小车的模糊滑模控制技术。首先，论文对两轮自平衡小车的系统设计进行了详尽阐述，包括硬件和软件架构的构建，这是实现稳定控制的基础。 在理解了小车的系统结构和非线性数学模型后，论文转向了滑模变结构控制理论的探讨。滑模控制因其对不确定性参数的鲁棒性而受到关注，但其固有的抖振问题限制了其应用。为此，论文提出了基于自适应指数趋近律和广义卡尔曼滤波趋近律的两种改进滑模控制策略，以减轻抖振现象。通过仿真，这两种控制器都展示出改善性能的能力。 最后，为了结合滑模控制的快速响应和模糊控制的自适应能力，论文设计了一种模糊自适应调节的滑模控制器。利用模糊逻辑动态调整滑模控制的切换增益，以此减少抖振并增强系统对负载变化和参数漂移的鲁棒性。仿真结果证明了这种方法的有效性。 关键词涵盖了两轮自平衡小车、变结构控制、卡尔曼滤波以及模糊控制等领域，显示了该研究的综合性和创新性。这篇论文为两轮自平衡小车的控制策略提供了新的视角，尤其是通过模糊逻辑优化的滑模控制，为实际应用提供了更优的解决方案。