两轮自平衡机器人智能控制：模糊PD方法与神经网络研究

两轮自平衡机器人是一种复杂的自动化设备，其主要控制方法涉及多种先进的控制理论和技术。自二十世纪初以来，控制理论经历了古典控制、现代控制和智能控制三个发展阶段。对于这种非线性、高阶次、强耦合且本质不稳定的系统，传统控制理论的局限性日益显现。 现代控制理论如极点配置方法和LQR（线性二次鲁棒控制）在一定程度上能够提供解决方案，但它们仍依赖于精确的数学模型，而两轮自平衡机器人由于测量和建模的不确定性以及外部因素的影响，使得这种精确性难以达成。因此，研究者转向了更灵活且具有自适应性的智能控制方法。 其中，神经网络作为智能控制的重要组成部分，因其自适应性和无需精确模型的特点而备受青睐。然而，神经网络技术尽管在机器人控制领域广泛应用，但仍存在挑战，如网络结构不成熟、鲁棒性和泛化能力不足、黑箱特性导致的学习局限以及电子技术限制了其分布式并行计算潜力。 模糊控制则是当前两轮自平衡机器人智能控制的热点研究，尤其是在处理复杂、不确定性高的对象时，模糊控制表现出强大的适应性和鲁棒性。它能够利用人类专家的经验和系统特性进行实时控制，而无需严格的数学模型。与传统控制方法相比，模糊控制在理论研究方面有着显著的进步，但在实际应用中，其理论成熟度仍有待提高。 硕士研究生张万英在其论文《两轮自平衡机器人模糊PD控制方法研究》中，探讨了模糊PD控制作为解决此类问题的一种策略。模糊PD控制结合了模糊逻辑的灵活性和PID（比例-积分-微分）控制器的优点，旨在设计出更加鲁棒且适应性强的控制方案。导师武俊峰指导下的这项研究，不仅深化了对两轮自平衡机器人控制的理解，也为实际应用提供了新的思路。 这篇硕士学位论文不仅是作者独立研究的成果，也反映了当前该领域内的研究趋势和挑战，特别是在保护知识产权和学术诚信方面，作者做出了明确的声明和授权，强调了学位论文的原创性和合规性。通过这些研究，我们可以看到智能控制在两轮自平衡机器人领域的潜力和未来发展方向。