基于卡爾曼濾波的旋轉(zhuǎn)倒立擺智能控制算法研究.pdf

1、基于經(jīng)典、現(xiàn)代及智能控制理論的各種控制策略實現(xiàn)了倒立擺系統(tǒng)的穩(wěn)擺控制、軌跡跟蹤控制，這些控制算法均需以擺桿的角度和角速度信號作為穩(wěn)定控制的依據(jù)，但研究者設(shè)計控制算法時多未考慮各種算法實現(xiàn)過中難免要受系統(tǒng)噪聲、量測噪聲、外界干擾和建模誤差的影響，比如實時控制中擺桿的角度信號會受到測量噪音污染，在獲取角速度時該噪音被放大，導(dǎo)致控制器的輸出有較大的波動，又如電機執(zhí)行過程中也會混入過程噪音使系統(tǒng)運行不穩(wěn)定，故這樣設(shè)計出的控制器魯棒性差、抗外界擾

2、動能力有限，而將卡爾曼濾波算法與控制算法進行組合設(shè)計應(yīng)用于提升倒立擺系統(tǒng)穩(wěn)定控制器、軌跡跟蹤控制器性能的研究少有人涉及，故本文選擇旋轉(zhuǎn)倒立擺為控制對象，對卡爾曼濾波算法在提升控制器控制性能方面進行了下面的研究工作：
　　(1)考慮旋轉(zhuǎn)倒立擺系統(tǒng)實際運行中，會存在機械磨損、各種摩擦、外界干擾、內(nèi)部干擾等建立了旋轉(zhuǎn)倒立擺非線性動力學(xué)標稱模型和線性狀態(tài)空間模型。
　　(2)應(yīng)用LQR控制器對旋轉(zhuǎn)倒立擺線性狀態(tài)空間模型進行穩(wěn)定控制，

3、并通過仿真實驗觀察其控制效果，仿真結(jié)果顯示LQR控制器在含有各種噪聲的旋轉(zhuǎn)倒立擺系統(tǒng)應(yīng)用中，難以獲得精確的輸出反饋量實現(xiàn)對系統(tǒng)的最優(yōu)控制，故引入卡爾曼濾波算法設(shè)計了狀態(tài)觀測器對LQR控制器進行改善，仿真結(jié)果顯示方法有效。
　　(3)考慮到旋轉(zhuǎn)倒立擺的非線性特性，設(shè)計了基于無跡卡爾曼濾波的LQR控制器，進一步提高LQR控制器的控制精度和魯棒性，并設(shè)計了仿真實驗驗證方法的有效性和可行性。
　　(4)針對旋轉(zhuǎn)倒立擺的非線性動力學(xué)標