两轮自平衡小车大范围稳定控制策略探究

"两轮自平衡小车大范围镇定方法研究" 本文主要探讨了两轮自平衡小车的大范围镇定方法，这是控制理论与控制工程领域的一个重要研究课题。作者孙建勤在导师屈胜利的指导下，针对两轮自平衡小车的动态特性和控制挑战进行了深入研究。 两轮自平衡小车作为一种特殊的不稳定轮式移动机器人，其系统动力学特点包括多变量、非线性、强耦合和参数不确定性。此外，它还面临复杂的运动环境，运动学方程受到非完整约束。控制任务不仅限于平衡控制，还需要进行路径规划和路径跟踪。这种小车作为复杂系统的实验装置，能很好地展示非线性控制、鲁棒控制、镇定、随动和跟踪等典型问题。 研究的核心内容分为两部分：一是扩大倾角的可控范围，二是简化控制算法以便于实际应用。首先，作者分析并参考了国内外两轮自平衡小车的设计，构建了硬件结构、硬件电路和软件编程。通过动力学和运动学分析，建立了小车的非线性模型。接着，使用泰勒级数展开法对非线性模型进行线性化，设计了状态反馈控制器和最优控制器。然而，这两种线性控制器的可控角度范围有限，无法满足实际需求。 针对这一问题，文章提出了两种新的控制策略：一是基于模糊线性化模型的稳定控制器，二是采用多点线性化的自适应神经网络模糊控制器。这两种非线性控制方法显著扩大了小车的稳定控制范围，同时也优化了系统的暂态性能。 最后，作者通过简化输入变量，构建了适用于实际操作的模糊二维表，并利用汇编和C语言实现了模糊控制算法，成功地实现了对小车的实际稳定控制。关键词包括：两轮自平衡小车、自适应模糊推理、最优二次型控制和模糊线性化规则表。 本文为两轮自平衡小车的控制策略提供了理论基础和实用方案，对于理解非线性系统的控制以及提高此类小车的稳定性具有重要意义。