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国内外倒立摆系统研究现状

时间:2018-04-09 12:21来源:毕业论文
倒立摆系统是一种复杂、非线性、不稳定、且随时间变化的高阶系统。[1]如线性问题、鲁棒性问题、随动问题等许多在控制领域中的典型问题都可以通过倒立摆系统的研究有效反应出来

倒立摆系统是一种复杂、非线性、不稳定、且随时间变化的高阶系统。[1]如线性问题、鲁棒性问题、随动问题等许多在控制领域中的典型问题都可以通过倒立摆系统的研究有效反应出来。而各国专家学者也在倒立摆这一领域进行了长期不懈的钻研与探索。20775
国外从60年代起就对一级倒立摆系统开始了一系列的研究,而到了60年代后期,倒立摆作为一个典型的 不稳定、严重非线性的例子被提了出来,并且利用倒立摆来检验控制方法对不稳定的、非线性的和快速性系统的控制能力。[6]
在1966年Schaefer等人利用Bang-Bang的控制理论,成功地将一个曲轴稳定在了倒置位置;[13]而S.Mori等人在1975年利用最优控制与状态重构的方法完成了对一级倒立摆的稳定控制。[14]从70年代开始国外开始了对二级以上倒立摆的研究,到1972年Sturgen等人利用线性控制模拟电路成功对二级倒立摆实现了控制,而线性状态反馈利用极点配置的方法来获得,并利用全文状态的观测器来重构了倒立摆的状态;而到了1978年,K.furuta等人又利用微机处理实现了对二级倒立摆的控制,1980年他们二人又完成了二级倒立摆在倾斜轨道上的稳定控制;1983年,K.furuta等人实现了双电机三级倒立摆的稳定控制。  论文网
从80年代开始国内开始了对倒立摆的研究,1982年,西安交通大学实现了对二级倒立摆系统的控制,他们采用的是最优控制和降文观测器,通过模拟电路实现;到1983年,国防科技大学实现对一级倒立摆系统的控制;[13]到了1987年,上海机械学院完成了一级与二级倒立摆系统的研制,并且实现了二级倒立摆在倾斜轨道上的控制。 
近年来,由于智能控制方法的研究渐渐受到人们的重视,如模糊控制、神经网络、拟人智能控制、遗传算法和专家系统等等的越来越多的智能控制算法都被应用到倒立摆动系统的控制上。[2]而Charies W.Andorson在1988年自己学习了模糊神经网络成功的控制一了级摆;[12]而利用BP网络的规则周建波等人用控制也解决了单级倒立摆的稳定性控制问题;[9]徐红兵等人根据提出的基于变结构的模糊神经网络控制算法,实现了二级倒立摆系统的稳定性控制;到了1995年,张明廉等人利用拟人智能控制理论成功的解决了三级倒立摆的控制问题,而这一问题曾是控制界的世界性难题;[11]到了2001年9月19日,北京师范大学的李洪兴教授领导的复杂系统实时智能控制实验室利用变论域自适应模糊控制成功地实现了三级倒立摆实物系统控制,而到了2002年8月11日他们在国际上首次成功实现了对四级倒立摆实物控制系统,这是一项中国人原创的并且具有世界领先水平的标志性科研成果。[10]    
而到了最近几年,日本国内的研究机构对倒立摆系统的有关的研究也渐渐比较多。其中,Mycom有限公司与东京工业大学、东京电机大学合作,通过谋划控制器,成功特对倒立摆系统实现了起摆和稳定控制。而日本庆应大学也将对倒立摆起摆和稳定控制的研究结果用到了双足机器人的控制上,神奈川技术学院将倒立摆的研究成果应用到了轮椅性能的提升。韩国忠南大学和台湾国立大学也都曾经通过神经网络实现对倒立摆系统的稳定控制。[7]美国、波兰、加拿大、意大利等国家也有研究机构对倒立摆进行研究,但并不如亚洲这么集中 国内外倒立摆系统研究现状:http://www.751com.cn/yanjiu/lunwen_12678.html
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