自适应模糊控制算法研究及其实现

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随着现代科学技术的迅速发展,生产系统的规模越来越大,形成了复杂的大系统,导致了控制对象、控制器以及控制任务和目的的日益复杂化,传统的线性和一般的非线性控制方法已不适应于复杂系统的控制。为了解决这一问题,结合传统的模糊控制和自适应控制的优点,本课题研究了自适应模糊控制方法,并且设计了基于ARM的两轴运动控制卡来实现所设计的控制算法对一级倒立摆实物装置的控制。本课题深入研究了自适应模糊控制方法的基本原理和分类,选择所要研究的自适应模糊系统类型。在此基础上,针对不确定非线性SISO系统设计了具有H∞跟踪性能的间接和直接自适应模糊控制方法,并在Matlab/Simulink下对两种控制方法进行了仿真验证。实验结果表明,两种控制方法均能够有效的抑制模糊逼近误差和外部扰动对跟踪误差的影响,取得良好的动态跟踪性能。通过对一级倒立摆系统零动态分析,设计了基于模糊扰动观测器(Fuzzy Disturbance Observer,简称FDO)的自适应模糊控制器,并设计对比仿真实验验证其控制效果。实验结果表明该算法不但能够实现一级倒立摆的平衡控制,而且能够有效的抑制系统内部不确定性和外部扰动。为了完善倒立摆实物实验平台,设计了基于ARM的开放式、模块化两轴运动控制卡,并通过实物实验来验证所设计的基于FDO的自适应模糊控制方法的性能。实验结果表明运动控制卡能够满足倒立摆实物平台要求,所设计的基于FDO自适应模糊控制方法较好地完成了倒立摆平衡控制,具有良好的控制性能和很强的鲁棒性。
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