2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、兩輪自平衡車憑借體積小,結(jié)構(gòu)簡單,運動靈活,耗能低等優(yōu)點,在智能交通、空間探測和家庭服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛關(guān)注和應(yīng)用。同時,作為倒立擺系統(tǒng)的高級形式,自平衡車運動控制對于機器人學(xué)及相關(guān)控制學(xué)科具有重要研究價值。本文針對自平衡車在空間探測或無人駕駛時所面臨的軌跡跟蹤問題,綜合考慮各種實際情況展開研究。
  首先,針對自平衡車自身機械結(jié)構(gòu)引起的本質(zhì)不穩(wěn)定特性,利用零動態(tài)概念對系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型進行分析,通過反饋線性化和李雅普諾夫穩(wěn)定定理從控制原

2、理上闡述系統(tǒng)不穩(wěn)定的根源。本文對系統(tǒng)模型進行Olfati轉(zhuǎn)換,解耦欠驅(qū)動耦合狀態(tài)變量,將模型轉(zhuǎn)化為零動態(tài)穩(wěn)定的嚴(yán)格前饋級聯(lián)系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計一種考慮全局狀態(tài)的級聯(lián)滑??刂平鉀Q車輛欠驅(qū)動前向運動問題。終端滑??刂剖罐D(zhuǎn)向運動在有限時間內(nèi)迅速收斂,然后模型預(yù)測基于參考軌跡在線實時生成一條平滑期望軌跡,實現(xiàn)車輛對慣性坐標(biāo)系下任一軌跡的平滑跟蹤。
  其次,考慮車輛實際運動過程中受到不同干擾,以及執(zhí)行器飽和和車身傾角等約束問題,提出一種

3、基于預(yù)測控制的分層控制策略。外層飽和軌跡生成器在線生成虛擬有界期望速度,解決非完整約束,保證車輛軌跡跟蹤誤差全局收斂。然后預(yù)測控制作為動力學(xué)控制器,在反饋線性化模型基礎(chǔ)上,利用優(yōu)化方法同時解決內(nèi)外干擾,輸入與狀態(tài)約束及欠驅(qū)動問題,并將預(yù)測優(yōu)化問題轉(zhuǎn)為標(biāo)準(zhǔn)的二次規(guī)劃問題,快速實現(xiàn)對生成的期望速度跟蹤與車身穩(wěn)定。
  最后,針對車輛精確模型與速度信號難以獲取的實際問題,同時考慮各種干擾與約束,提出一種基于擴張觀測器的魯棒預(yù)測控制。非線

4、性擴張觀測器能夠?qū)崟r估計系統(tǒng)狀態(tài)和外界干擾,將狀態(tài)反饋擴展到無速度信號下的輸出反饋,且干擾估計用于控制器前饋補償。魯棒預(yù)測控制綜合了自適應(yīng)滑??刂坪湍P皖A(yù)測控制。自適應(yīng)滑??刂朴糜谵D(zhuǎn)向期望速度跟蹤,且自適應(yīng)律在線更新系統(tǒng)參數(shù)和估計誤差,提高控制器魯棒性。模型預(yù)測控制直接作用于非線性前向系統(tǒng)模型,實現(xiàn)前向期望速度跟蹤和車身穩(wěn)定,而無需進行反饋線性化,降低了系統(tǒng)模型要求。
  本文研究能顯著提高兩輪自平衡車在慣性坐標(biāo)系下軌跡跟蹤精度和

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