倒立擺系統控制研究

辛 靜，趙高暉，李天箭，楊培培

(上海理工大學 機械工程學院，上海 200093)

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倒立擺系統控制研究

辛 靜，趙高暉，李天箭，楊培培

(上海理工大學 機械工程學院，上海 200093)

基于復雜的二階非線性倒立擺系統的不確定性問題，提出了一種自適應該系統的控制方案。通過倒立擺系統的動態方程，利用RBF神經網絡對未知函數的逼近，并結合自適應滑模控制算法，建立RBF自適應滑模控制器，謀求解決非線性不確定的倒立擺系統，對該系統進行Matlab仿真驗證，并分別對RBF自適應PID控制、普通RBF自適應滑模算法和文中RBF自適應滑模算法進行仿真比較，仿真比較結果驗證了該方案不僅具有可行性和有效性，且在時間上具有快速響應性和穩定性。

倒立擺；動態方程；RBF神經網絡；自適應滑模控制；Matlab仿真

倒立擺系統控制研究涉及了數字控制、 機器人技術、自動化控制等多種領域、多個技術的有機結合，且本身系統又是一種不穩定、多變量和快速運動的非線性系統[1-4]。所以，研究學者嘗試通過倒立擺這樣典型的被控對象，檢驗出新的控制方法是否有較強的處理多變量、非線性及不穩定系統等問題的能力[5-7]。

本文以倒立擺系統為研究對象，因RBF網絡具有良好的泛化能力，網絡結構簡單，避免過多的計算，并能在一個任意精度緊湊集合下逼近任何非線性函數[8-10]。將結合滑模自適應控制用于倒立擺系統中，謀求能夠獲得較好的動態性能和穩態性能，實現對倒立擺控制仿真，驗證該算法的可行性和有效性，并與其他算法仿真比較，表明本文算法的優勢[9-11]。……