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        二級倒立擺的模糊控制研究

        作者: 時間:2009-12-22 來源:網絡 收藏

        擺系統中,Q,R分別用來對狀態向量x和輸入量u進行平衡加權。一般情況下,P增加時,力減小,角度變化變小,跟隨速度變慢。而Q中某元素增加時,其對應的狀態變量的響應速度也增加,其他狀態變量的響應速度相對減慢。為了使得反饋矩陣K更合理,對矩陣Q,R的選取一定要盡量恰當。通過反復測試,實際系統的過程選取Q=diag[500 700 700 0 0 0],R=1。
        根據擺的參數,基于MATLAB強大的矩陣運算及其豐富的內部函數,利用K=lqr(A,B,Q,R)命令計算,可得到狀態反饋矩陣K:

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/163392.htm


        從而得到綜合誤差E和綜合誤差變化率EC。
        3.2 降維后設計二維Mamdani型控制器
        輸入變量E、EC,輸出變量u;E、EC論域設定:E=[-6,6],EC=[-6,6],輸出論域U=[-1,1]均采用三角型、全交迭、均勻分布隸屬度函數。每個變量用5個子集{NB NS ZE PS PB}來描述,隸屬度函數曲線圖如圖2、圖3所示。EC的隸屬度函數曲線同E的隸屬度函數曲線。

        推理采用Mamdani最小運算規則。根據輸入、輸出論域上的模糊語言變量劃分NB(負大),NS(負小),ZE(零),PS(正小),PB(正大),設計模糊推理規則如圖4所示。

        模糊控制器采用重心法實現非模糊化,與一般采用的最大隸屬度法相比較,重心法具有更加平滑的輸出推理控制。通過以上分析和試驗,并恰當地選擇模糊邏輯系統的參數,從而設計一個適合被控對象的模糊控制器,如圖5所示。圖5中,Ke、Kec為量化因子,Ku為比例因子,State-Space為系統的狀態空間方程,Saturation為限幅模塊,Scope為示波器模塊。根據以上工作,在Simulink環境中對擺系統進行仿真,其仿真曲線如圖6所示。

        4 結束語
        倒立擺是典型的多輸入、非線性、強耦合系統。通過設計融合函數降低控制器的輸入維數,用模糊控制解決多輸入系統時遇到的模糊規則爆炸問題,使設計的實用模糊控制器成為可能。融合函數的設計方法還可推廣應用到一級、三級倒立擺系統中。該模糊控制器設計切實可行,能較好地控制系統,達到較好的控制效果。模糊控制具有魯棒性和穩定性好、算法簡單等特點,應用在實時性要求較高的場合,該控制方法也可應用到其他多變量、非線性系統的控制問題。


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