胡龙龙—第二次任务(对第一次任务加以补充后的文档) - 副本 - 副本

胡龙龙109064458 自104倒立摆基础知识解读1.倒立摆系统的优越性倒立摆系统作为一个具有绝对不稳定、高阶次、多变量、强耦合的典型的非线性系统，是检验新的控制理论和方法的理想模型，选择倒立摆系统作为研究对象具有重要的理论意义和应用价值。

倒立摆系统是一个多变量、强非线性和自然不稳定系统，同时在控制过程中又能有效地反映控制中的许多关键问题，如：非线性问题、系统的鲁棒性问题、随动问题、镇定问题及跟踪问题等。

倒立摆系统作为一个实验装置，形象直观、结构简单、构件组成参数和形状易于改变、成本低廉。

倒立摆系统的控制效果可以通过其稳定性直观地体现，也可以通过摆杆角度、小车位移和稳定时问直接度量其实验效果，直观显著。

目前，倒立摆系统的结构形式多种多样，根据不同的标准，可以有如下几种分类方法:(l)根据倒立摆系统的摆杆数目不同，有一级、二级、三级倒立摆等;(2)根据摆杆之间连接形式的不同，有并联式和串联式倒立摆两种;(3)根据运动轨道的不同，有水平的或者倾斜轨道的倒立摆系统;(4)根据控制电机多少，有单电机倒立摆系统和多电机倒立摆系统;(5)根据摆杆与小车连接方式的不同，有柔性倒立摆系统和刚性倒立摆系统;(6)根据摆杆运动轨迹的不同，有直线式倒立摆、旋转式倒立摆、平面倒立摆、柔性连接倒立摆系统和Acrobot、Penduot等其他形式的倒立摆系统。

2.倒立摆系统的应用前景(1)机器人的站立与行走类似于双倒立摆系统，尽管第一台机器人在美国问世至今已有三十年的历史，机器人的关键技术——机器人的行走控制至今仍未能很好解决。

(2)在火箭等飞行器的飞行过程中为了保持其正确的姿念要不断进行实时控制。

(3)通信卫星在预先计算好的轨道和确定的位置上运行的同时要保持其稳定的姿念使卫星天线一直指向地球使它的太阳能电池板一直指向太阳。

(4)侦察卫星中摄像机的轻微抖动会对摄像的图像质量产生很大的影响，为了提高摄像的质量必须能自动地保持伺服云台的稳定消除震动。

(5)为防止单级火箭在拐弯时断裂而诞生的柔性火箭(多级火箭)其飞行姿态的控制也可以用多级倒立摆系统进行研究。

此外，由倒立摆系统研究产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人控制技术、人工智能、导弹拦截控制系统、航空对接控制技术、火箭发射中的垂直度控制、双足机器人火箭飞行控制、伺服云台稳定、卫星飞行中的姿念控制和一般工业应用等方面具有广阔的利用开发前景。

3.倒立摆研究历史及其成就（1）国外倒立摆发展史及其成就二十世纪50年代，麻省理工学院的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级倒立摆实验设备。

1966年Schaefer和Cannon应用Bang Bang控制理论将一个曲轴稳定于倒置位置，从而提出了倒立摆的概念。

人们参照双足机器人控制问题研制出二级倒立摆控制设备，提高了检验控制理论或方法的能力，也拓宽了控制理论或方法的检验范围。

对倒立摆研究较多的是美国、同本等发达国家：Kawamoto．Sh．(美国)等讨论了有关倒立摆的非线性控制的问题以及倒立摆的模糊控制的稳定性问题为其后的倒立摆模糊控制研究开辟了道路；美国国家航空和宇航局Torres．Pomales，Wilfredo等人研究了从倒立摆的建模、系统分析到非线性控制器设计的一系列问题，比较深入的研究了倒立摆的非线性控制问题并进行了实物仿真；科罗拉多州大学的Hauser．J正在从事基于哈密尔顿函数的倒立摆控制问题的研究；日本东京大学的Sugihara．Tomomichi等研究了倒立摆的实时控制问题及其在机器人控制中的应用问题；德国宇航中心的Schreiber等研究了倒立摆的零空间运动控制问题，分析了倒立摆的零空间运动特性与其稳定性之间的联系。

1976年，Mori etc．首先把倒立摆系统在平衡点附近线性化，利用状态空间方法设计比例微分控制器实现了一级倒立摆的稳定控制；1980年，Furuta etc．等人基于线性化方法，实现了二级倒立摆的控制； 1984年，Furuta等人应用最优状态调节器理论首次实现双电机三级倒立摆实物控制；Wattes研究了LQR(Linear Quadratic Regulator)方法控制倒立摆；1992年，Furuta等人提出用变结构控制来控制倒立摆；1993年，Wiklund等人应用基于李亚普诺夫的方法控制了环形一级倒立摆； 1995年，Fradkov等人提出的基于无源性的控制；Yamakita等人给出了环形二级倒立摆的实验结果；Li利用两个并行的模糊滑模来分别控制小车和摆杆偏角；Deris利用神经网络的自学习能力来整定PID控制器参数。

1997年，Gordillo比较了LQR方法和基于遗传算法的控制方法，结论是传统控制方法比遗传算法控制效果更好。

（2）国内倒立摆发展史及其成就1985年尹征琦等采用模拟调节器，实现了对倒立摆系统的稳定控制；1987年梁任秋等讨论了设计小车一二阶倒立摆系统数学控制器的一般方法；1994年，北京航空航天大学教授张明廉将人工智能与自动控制理论相结合，提出“拟人智能控制理论”，实现了用单电动机控制三级倒立摆实物以及后来实现对二维单倒立摆控制。

李德毅教授利用反映语言值中蕴涵的模糊性和随机性，给出云发生器的生成算法，解释多条定性推理规则同时被激活时的不确定性推理机制，利用这种智能控制方法有效地实现了单电机控制的一、二、三级倒立摆的多种不同动平衡姿态，显示其鲁棒性，并给出了详细试验结果。

1995年任章、徐建民利用振荡器控制原理，提出了在倒立摆的支撑点的垂直方向上加入一零均值的高频震荡信号以改善倒立摆系统的稳定性；1995年程福雁先生等研究了使用参变量模糊控制对倒立摆进行实时控制的问题；1995年北京理工大学的蒋国飞、吴沧浦等实现了状态未离散化的倒立摆的无模型学习控制；1996年张乃尧提出了一阶倒立摆的双闭环模糊控制方案，并在实际装置上取得了很好的效果；2002年8月，北京师范大学教授李洪兴领导的复杂系统智能控制实验室，首次成功实现了直线运动四级倒立摆实物系统控制；2003年1O月，他们采用高维变论域自适应控制理论，在世界上第一个成功地实现了平面运动三级倒立摆实物系统控制。

2005年国防科学技术大学的罗成教授等人利用基于LQR的模糊插值实现了五级倒立摆的控制。

目前有关倒立摆的研究主要集中在亚洲，如中国的北京师范大学、北京航空航天大学、中国科技大学；日本的东京工业大学、东京电机大学、东京大学；韩国的釜山大学、忠南大学，此外，俄罗斯的圣彼得堡大学、美国的东佛罗里达大学、俄罗斯科学院、波兰的波兹南技术大学、意大利的佛罗伦萨大学也对这个领域有持续的研究。

近年来，虽然各种新型倒立摆不断问世，但是可自主研发并生产倒立摆装置的厂家并不多。

目前，国内各高校基本上都采用香港固高公司和加拿大Quanser公司生产的系统；其它一些生产厂家还包括（韩国）奥格斯科技发展有限公司（FT-4820型倒立摆）、保定航空技术实业有限公司；最近，郑州微纳科技有限公司的微纳科技直线电机倒立摆的研制取得了成功。

4.倒立摆系统的控制方法(1)线性理论控制方法将倒立摆系统的非线性模型进行近似线性化处理，获得系统在平衡点附近的线性化模型；然后，再利用各种线性系统控制器设计方法得到期望的控制器PID、控制状态反馈控制、LQR控制算法，这类方法对一二级的倒立摆(线性化后误差较小模型较简单)控制时可以得到较好的控制效果，但对于像非线性较强模型较复杂的多变量系统(三四级以及多级倒立摆)，线性系统设计方法的局限性就十分明显，这就要求采用更有效的方法来进行合理的设计。

(2)变结构控制和自适应控制方法变结构控制是一种非连续控制，可将控制对象从任意位置控制到滑动曲面上仍然保持系统的稳定性和鲁棒性，但是系统存在颤抖。

变结构控制和自适应控制在理论上有较好的控制效果，但由于控制方法复杂，成本也高，不易在快速变化的系统上实时实现。

(3)智能控制方法在倒立摆系统中用到的智能控制方法主要有神经网络控制、模糊控制、拟人智能控制、仿人智能控制和云模型控制。

神经网络控制一一神经网络能够任意充分地逼近复杂的非线性关系，能够学习与适应严重不确定性系统的动态特性，所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各种神经元，故有很强的鲁棒性和容错性，但是神经网络控制方法存在的主要问题是缺乏一种专门适合于控制问题的动态神经网络，而且多层网络的层数隐层神经元的数量激发函数类型的选择缺乏指导性原则等。

模糊控制一一经典的模糊控制器利用模糊集合理论，将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略(通常是专家模糊规则查询标)，其设计不依靠对象精确的数学模型而是利用其语言知识模型进行设计和修正控制算法，常规的模糊控制器的设计方法有很大的局限性，首先难以建立一组比较完善的多维模糊控制规则，即使能凑成这样一组不完整的卡H糙的模糊控制规则其控制效果也是难以保证的，但是模糊控制结合其他控制方法就可能产生比较理想的效果，例如北京师范大学已经采用模糊自适应控制理论成功的研制了三级倒立摆装置并对四级倒立摆系统做了仿真结果，接着还成功研制了四级倒立摆装置且稳定效果良好。

但是基于这些模糊控制、神经网络控制等智能控制理论所设计的系统往往需要庞大的知识库和相应的推理机，不利于实现实时控制，这又阻碍了智能控制理论的发展。

拟人智能控制一一它的核心是“广义归约”和“拟人归约”是人工智能中的一种问题求解方法，这种方法是将等求解的复杂问题分解成复杂程度较低的若干问题集合，再将这些集合分解成更简单的集合，依此类推最终得到一个本原问题集合，即可以直接求解的问题。

另一核心概念是拟人其含义是在控制规律形成过程中直接利用入的控制经验直觉以及推理分析。

仿人智能控制一一它的基本思想是通过对人运动控制的宏观结构和手动控制行为的综合模仿，把人在控制中的动觉智能模型化，提出了仿人智能控制方法研究结果表明仿人智能控制方法解决复杂强非线性系统的控制具有很强的实用性。

云模型控制一一利用云模型实现对倒立摆的控制，用云模型构成语言‘值，用语言值构成规则，形成一种定性的推理机制，这种拟人控制不要求给出被控对象精确的数学模型，仅仅依据人的经验、感受和逻辑判断，将人用自然语言表达的控制经验，通过语言原子和云模型转换到语言控制规则器中，就能解决非线性问题和不确定性问题。

4(4)鲁棒控制方法虽然目前对倒立摆系统的控制策略有如此之多，而且有许多控制策略都对倒立摆进行了稳定控制，但大多数都没考虑倒立摆系统本身的大量不确定因素和外界干扰。

(5)Backstepping方法它是一种新的研究非线性系统的控制思想和方法，它是由Kokotovic P V及其合作者在上世纪90年代提出的，但目I{i『用此方法研究倒立摆系统的成果还不多见。