两轮自平衡机器人模糊控制参数确定与PD控制方法研究

"两轮自平衡机器人模糊PD控制方法研究" 这篇硕士论文主要探讨了两轮自平衡机器人的模糊控制策略，特别是模糊PD控制方法的实现。模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制技术，它能处理非线性和不确定性的系统，特别适用于自平衡机器人这种复杂动态系统。论文中提到的关键概念包括量化因子和比例因子，它们是模糊控制器设计中的关键参数。 量化因子（Quantification Factor, p）在模糊控制中用于将精确的输入量转换到模糊论域，而比例因子（Scaling Factor）则用于从模糊论域反向转换到精确量。这两个参数的选择对系统的性能有着显著影响。增大量化因子可以缩短系统的调节时间，提高响应速度，但可能会增加超调量，同时也能改善系统的静态性能，减小稳态误差。比例因子的选取需要适度，过大可能导致系统振荡加剧甚至不稳定，过小则会延长动态过程。这些参数通常依赖于专家经验和实际操作中的试错调整。 在具体应用到两轮自平衡机器人时，论文以位移E和位移变化率EC（即速度）作为输入，控制电机输出转矩作为输出，构建了一个模糊控制器。通过状态反馈控制，输出表达式为U=k1x+k2x+k3dx+k4ddx，其中k1, k2, k3, k4是通过LQR（线性二次最优调节器）方法求得的状态反馈矩阵中的系数。LQR是一种优化控制方法，能为线性系统找到最优控制策略。 论文的作者张万英在导师武俊峰的指导下，对这一主题进行了深入研究，旨在提高两轮自平衡机器人的稳定性与控制精度。论文还涉及到原创性声明和使用授权，表明作者对其研究成果的所有权并同意哈尔滨理工大学对论文的使用和保存。 这篇论文详细阐述了模糊控制在两轮自平衡机器人控制中的应用，特别是在参数选择和系统性能优化方面的实践，对于理解和改进这类机器人的控制策略具有重要参考价值。