两轮自平衡小车的大范围稳定控制研究与智能设计

"两轮自平衡小车的设计与大范围稳定控制的研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了两轮自平衡小车的设计与控制策略，作者程刚在控制理论与控制工程专业指导下，针对这一特殊的轮式移动机器人进行了深入研究。两轮自平衡小车的动力学系统具有多变量、非线性、强耦合和参数不确定的特性，这使得它的稳定控制成为一个复杂而有挑战性的课题。 在硬件设计部分，作者分析并参考了国内外现有的两轮自平衡小车结构，成功地构建了小车的硬件系统。硬件系统包括了动力系统、传感器和控制系统等关键组件。通过对动力学和运动学的分析，建立了小车的非线性模型，以更准确地描述其动态行为。 在控制策略方面，论文重点关注了如何实现大范围稳定控制。首先，提出了一种自适应神经-模糊控制（ANFIS）的方法。通过建立三个工作点的线性化模型，设计相应的线性控制器，并利用ANFIS工具学习这些控制器的输入输出数据，生成模糊控制规则。此方法有两种实现方式：一是整合所有数据学习一个控制器，二是分别学习三个控制器。这两种方式都能有效扩展控制角度范围，同时优化系统动态性能。 其次，论文采用了最优控制思想进行极点配置，设计出最优控制状态反馈矩阵。通过创新的最优极点配置方法，线性控制器可以应用于非线性模型，实现大范围的角度控制。此外，还设计了多点线性模糊控制器，它不仅扩大了控制范围，还显著提升了系统的稳定性。 这篇论文为两轮自平衡小车的大范围稳定控制提供了理论基础和技术方案，包括自适应神经-模糊控制和最优控制策略，这些方法对于提高小车的稳定性和操作灵活性具有重要意义。同时，通过简化非线性模型的输入变量，得出了实际应用中涉及的角度、角速度与控制输入的二维模糊表，为实际操作提供了实用的参考。这些研究成果对于推动两轮自平衡小车技术的发展，以及在机器人领域的应用具有重要的实践价值。