自行车机器人系统辨识与MATLAB仿真研究

"自行车机器人系统辨识及MATLAB仿真，主要探讨了如何运用系统辨识理论，特别是ARX模型和模糊神经网络模型，来构建自行车机器人的动力学模型，以提高控制系统的性能。通过MATLAB仿真，验证了这两种模型结构的有效性和辨识精度。文章深入浅出地介绍了系统辨识的基础知识，神经网络和模糊理论，以及具体实施的辨识方法，并对比分析了两种辨识方法的优缺点。" 本文的核心内容围绕着自行车机器人系统的动力学建模和控制展开，系统辨识是其关键环节。系统辨识是一种从实测数据中获取系统动态特性的方法，对于具有时延和非惯性特征的自行车机器人系统，传统的动力学建模方式可能无法提供足够的精度。因此，作者引入了ARX（AutoRegressive with eXogenous input，自回归外因模型）模型和模糊神经网络模型，这两种模型结构在处理复杂和非线性系统时表现优秀。 ARX模型是一种常见的线性时间不变系统模型，由自回归项和外部输入项构成，适用于描述输入和输出之间的动态关系。模糊神经网络则结合了模糊逻辑的规则性和神经网络的学习能力，能够较好地捕捉系统中的非线性行为。 在MATLAB环境中，作者利用系统辨识工具箱对自行车机器人进行了仿真，验证了这两种模型在辨识自行车机器人动力学特性方面的效果。通过比较ARX模型和模糊神经网络模型的辨识结果，可以分析各自的优势和局限性，为实际的控制系统设计提供依据。 此外，文章还介绍了模糊理论和神经网络的基本概念和算法结构，这对于理解辨识过程至关重要。模糊模型系统辨识利用模糊逻辑的规则库和隶属函数来描述系统的不确定性，而神经网络模型则通过学习和调整权重来逼近系统的动态特性。 论文最后对主要内容进行了总结，并对未来的研究方向给出了展望，包括可能的改进和扩展，如优化模型结构，提升辨识效率，或者探索新的控制策略以适应更复杂的环境和任务。 关键词涉及的领域广泛，包括系统辨识方法、ARX模型在非线性系统中的应用、模糊神经网络的理论与实践，以及MATLAB在工程计算和仿真中的重要作用。这些知识点对于理解自行车机器人控制系统的建模和优化具有重要的参考价值。