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文档简介

1、目 录0. 前言11. 线性二次最优控制LQR基本理论12. 方案设计23. 软件编程34. 系统调试和结果分析36. 结论及进一步设想6参考文献6课设体会8直线一级倒立摆LQR控制器的设计姬晓龙 沈阳航空航天大学自动化学院摘要:在控制理论上倒立摆使许多抽象的概念可以直观的表达出来。无论是在实践还是理论上都具有深刻的意义。可以用拉格朗日方法建模,设计倒立摆二次型最优控制器,通过MATLAB仿真和实际系统实验,实现对倒立摆的稳定控制。建立模型,确定参数,进行控制算法设计、系统调试和分析等步骤实现。关键词:二次型;倒立摆;稳定控制0. 前言倒立摆的最初研究开始于20世纪50年代,由美国麻省理工学院

2、的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计;而后人们有参照双足机器人控制问题研究出二级倒立摆设备,从而提高了检验控制论和方法的能力,也拓宽了检验范围。在控制理论上倒立摆使许多抽象概念如系统稳定性、可控性、系统收敛速度和系统抗干扰能力等,都可以直观的表现出来。同时由于倒立摆系统的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性,许多现代控制理论的研究人员一直将它视为研究对象,并不断从中发掘出新的控制理论和控制方法。课程设计要求:熟悉倒立摆实际控制系统;对倒立摆系统建模;进行控制算法设计;进行系统调试和分析;利用matlab高级语言编程,实现倒立摆稳定控制;实时输出波形,得出结论。1. 线性二次最优控制LQ

3、R基本理论LQR控制器是应用线性二次型最优控制原理设计的控制器。它的任务在于,当系统状态由于任何原因偏离了平衡状态时,能在不消耗过多能量的情况下,保持系统状态各分量仍接近于平衡状态。线性二次型最优控制研究的系统是线性的或可线性化的,并且性能指标是状态变量和控制变量的二次型函数的积分。线性二次最优控制LQR基本原理为,由系统方程: 确定下列最佳控制向量的矩阵K: 使得性能指标达到最小值: 式中 Q 正定(或正半定)厄米特或实对称阵 R_为正定厄米特或实对称阵下面是最优控制LQR控制原理图:图1 最优控制LQR控制原理图方程右端第二项是是考虑到控制能量的损耗而引进的,矩阵Q和R确定了误差和能量损耗

4、的相对重要性。并且假设控制向量u(t) 是无约束的。对线性系统:根据期望性能指标选取Q和R,利用MATLAB命令lqr就可以得到反馈矩阵K的值。K=lqr(A,B,Q,R) 改变矩阵Q的值,可以得到不同的响应效果,Q值越大(在一定范围之内),系统抵抗干扰的的能力越强,调整时间越短。但是Q不能过大。2. 方案设计直线一级倒立摆系统的系统状态方程:四个状态量,分别代表小车位移、小车速度、摆杆角度和摆杆角速度,输出包括小车位置和摆杆角度。设计控制器使得当给系统施加一个阶跃输入时,摆杆会摆动,然后仍然回到垂直位置,小车可以到达新的指定位置。假定全状态反馈可以实现(4个状态量都可测),找出确定反馈控制规

5、律的向量K,用MATLAB中的lqr函数,可以得到最优控制器对应的K。Lqr函数允许选择两个参数R和Q,这两个参数用来平衡输入量和状态量的权重。假定R=1,Q=C*C.其中代表小车位置权重,而是摆杆角度的权重,输入R是1。3. 软件编程程序如下:clear; A= 0 1 0 0; 0 0 0 0; 0 0 0 1; 0 0 29.4 0; B= 0 1 0 3; C= 1 0 0 0; 0 0 1 0; D= 0 0 ; Q11=1000; Q33=200; Q=Q11 0 0 0; 0 0 0 0; 0 0 Q33 0; 0 0 0 0; R = 1; K = lqr(A,B,Q,R) A

6、c = (A-B*K); Bc = B; Cc = C; Dc = D; T=0:0.005:5; U=0.2*ones(size(T); Y,X=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T); plot(T,X(:,1),-);hold on; plot(T,X(:,2),-.);hold on; plot(T,X(:,3),.);hold on; plot(T,X(:,4),-) legend(CartPos,CartSpd,PendAng,PendSpd)运行程序可得K的值。4. 系统调试和结果分析根据方案设计结果,进行了设计电路的实际联接。取=1,=1时,可得K = -1 -1.7855

7、 25.422 4.6849。此时系统的响应曲线如下图:图2 系统阶跃响应曲线从图中可以看出,响应的超调量很小,但稳定时间和上升时间偏大,小车的位置没有跟踪输入,而是反方向移动。当缩短稳定时间和上升时间,可以发现:在Q矩阵中,增加使稳定时间和上升时间变短,并且使摆杆的角度变化减小。这里取=5000,=100,可得K =-70.7107 -38.1782 110.8049 20.3521,系统响应曲线如下:图3 系统阶跃响应曲线综上,通过增大Q矩阵中的和,系统的稳定时间和上升时间变短,超调量和摆杆的角度变化也同时减小。在simulink中建立直线一级倒立摆的模型如下图所示:图4 直线一级倒立摆L

8、QR 控制仿真模型输入=1,=1时,得到的K = -1 -1.7855 25.422 4.6849,执行仿真得到如下仿真结果:图5 直线一级倒立摆LQR控制仿真结果1而输入=5000,=100时,得到的K =-70.7107 -38.1782 110.8049 20.3521,执行仿真得到如下仿真结果:图6 直线一级倒立摆LQR控制仿真结果2在图5、图6中,car position和angel-pendulum分别代表小车位置曲线和摆杆角度曲线。可以发现,Q 矩阵中,增加使稳定时间和上升时间变短,并且使摆杆的角度变化减小,增大和系统响应明显明显加快,但是对于实际离散控制系统,过大的控制量会引起

9、系统震荡。6. 结论及进一步设想建立了一级倒立摆的数学模型,并设计了LQR控制器,用MATLAB实现了控制系统的仿真,得到了一级倒立摆各状态量及控制量的响应曲线。由实验结果可以看到,本次课设完成了要求,达到了目的。当然由于知识有限设计还有一些缺陷。参考文献1 固高科技有限公司.固高倒立摆与自动控制原理实验指导书M.深圳:固高科技有限公 司,2005年9月。2 邹伯敏.自动控制理论M.北京:机械工业出版社,2003年3 刘豹.现代控制理论M.北京:机械工业出版社,2007年4 王仲民,孙建军,岳宏.基于LQR的倒立摆最优控制系统研究J.工业仪表与自动化装置.2 005年,3(6):2832。5 吴晓燕,张双选.MATLAB在自动控制中的应用M .西安:西安电子科技大学出版社,2006年。6 王士莹,张峰,陈志勇,赵协广.直线一级倒立摆的LQR控制器设计J.信息技术.2006年, 35(6):9899。7 世界首例倒立摆实验控制系统在我校试验成功J.北京师范大学学报(自然科学版),2002,(10):58.8 宋兆基,徐流美.MATLAB6.5在科学计算中的应用M,北京:清华大学出版社,2005 课设体会在课设过程中,我发现自己许多知识自己都还没有掌握,而且欠缺一些

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