两轮自平衡机器人模糊PD控制与LQR对比研究

"这篇资源是一篇来自哈尔滨理工大学的工学硕士学位论文，由张万英撰写，导师武俊峰指导，主题聚焦于两轮自平衡机器人的模糊PD控制方法研究。该论文探讨了如何通过结合现代控制理论的LQR控制方法和模糊PD控制来提升机器人的稳定性，特别关注在复杂输出变量下的控制策略。作者提出了一种量化因子和比例因子的估算方法，并对相关参数进行了在线整定。通过对模糊PD控制和LQR控制的Simulink仿真模型比较，结果显示模糊PD控制在动态性能上优于LQR控制，而LQR控制则具有更快的调节时间。论文还涉及了实时控制系统平台的设计，该平台能够实现对两轮自平衡机器人的实时控制，并通过大量参数调试实现了预期的自平衡效果。" 这篇论文详细阐述了两轮自平衡机器人的控制问题，其中核心知识点包括： 1. **LQR控制**：线性二次最优（LQR）控制是一种广泛应用的现代控制理论方法，它通过优化性能指标来设计控制器，使得系统的状态在给定的时间内达到最优。论文中提到，通过大量的仿真实验确定了最优的Q、R矩阵，这些矩阵用于定义性能指标并指导控制器的设计。 2. **模糊PD控制**：模糊控制结合了模糊逻辑的概念，以处理非线性和不确定性问题。模糊PD控制器将模糊逻辑与比例-微分（PD）控制器结合，以机器人的位移和速度作为输入，倾斜角度和角速度由PD控制部分处理。论文提出了一个估算模糊控制器中量化因子和比例因子的方法，并对PD控制参数进行了在线整定。 3. **Simulink仿真**：MATLAB的Simulink工具用于建立和仿真这两种控制策略的模型，对比了模糊PD控制与LQR控制的性能。 4. **实时控制系统**：设计了一个实时控制平台，能够对两轮自平衡机器人进行实时控制。通过参数调整，实现了机器人的良好控制和自平衡状态。 5. **控制系统的比较**：模糊PD控制在动态响应上表现出优越性，而LQR控制在快速收敛方面占优。这种比较有助于理解不同控制策略在特定应用场景下的优缺点。 6. **原创性和使用授权**：作者声明论文是其独立完成的研究成果，所有贡献者都已明确标注，同时论文的使用权归哈尔滨理工大学所有，允许学校进行保存、使用和公布。 这篇论文为两轮自平衡机器人的控制提供了新的视角，尤其是模糊控制在复杂系统中的应用，对于理解控制理论在实际工程问题中的应用具有很高的价值。