基于LQR的一级倒立摆设计.docx

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基于LQR的一级倒立摆设计

基于LQR的一级倒立摆设计

直线一级倒立摆LQR控制器的设计

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

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。

一.线性二次最优控制LQR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为正定(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1LQR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。

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。

二.建立模型及分析

在忽略了空气阻力,各种摩擦之后,可将直线一级倒立摆系统抽象成小车和匀质杆

图3小车位移和摆杆角度阶跃响应曲线

由图可以看出,小车位移和摆杆角度都是发散的,所以倒立摆系统不稳定。

2.倒立摆能控性能分析

系统能控性是控制器设计的前提,由能控性矩阵M,利用MATLAB可得出Rank(M)=4,所以系统完全可控。

三.软件编程

程序如下:

clear;

A=[0100;

0000;

0001;

0029.40];

B=[0103]';

C=[1000;

0010];

D=[00]';

Q11=5000;Q33=100;

Q=[Q11000;

0000;

00Q330;

0000];

R=1;

K=lqr(A,B,Q,R)%算K

Ac=[(A-B*K)];Bc=[B];Cc=[C];Dc=[D];

T=0:

0.005:

5;

U=ones(size(T));%输入单位矩阵

[Y,X]=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T);%输出响应

plot(T,X(:

1),':

');holdon;

plot(T,X(:

2),'-.');holdon;

plot(T,X(:

3),'.');holdon;

plot(T,X(:

4),'-')

legend('小车位移','小车速度','摆杆角度','摆杆角速度')

运行程序可得K的值。

四.系统调试和结果分析

根据方案设计结果,取Q11=1,Q33=1时,可得K=[-1-1.785525.4224.6849]。

此时系统的响应曲线如下图:

图3系统的响应曲线

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Q11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Q11=5000,Q33=100,可得K=[-70.7107-38.1782110.804920.3521],系统响应曲线如下:

图4系统的响应曲线

综上,通过增大Q矩阵中的Q11和Q33,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。

五.系统仿真

在SIMULINK中建立直线一级倒立摆的模型如下图所示:

图5simulink模拟结构图

输入Q11=1,Q33=1时,得到的K=[-1-1.785525.4224.6849],执行仿真得到如下仿真结果:

图6小车位移仿真曲线

图7摆杆角度仿真曲线

输入Q11=5000,Q33=100时,得到的K=[-70.7107-38.1782110.804920.3521],执行仿真得到如下仿真结果:

图8小车位移仿真曲线

图9摆杆角度仿真曲线

从图中可以发现,Q矩阵中,增加Q11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Q11和Q33系统响应明显加快,但是对于实际离散控制系统,过大的控制量会引起系统震荡。

六.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]邹伯敏.自动控制理论[M].北京:

机械工业出版社,2003年

[2]刘豹.现代控制理论[M].北京:

机械工业出版社,2007年

[3]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.2005年,3(6):

28~32。

[4]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。

[5]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):

98~99。

 

 

 

 

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