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RBF-ARX模型预测控制在倒立摆系统稳摆控制中的应用

吴娇娇  
【摘要】:倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合的自然不稳定系统。最近几年一直是控制领域研究的热点。对倒立摆系统地研究不仅具有很重要的理论意义,而且在研究双足机器人直立行走,火箭发射过程的姿态调整和直升机飞行控制领域中也有指导性的现实意义。本文主要研究了一级倒立摆系统基于RBF-ARX模型的预测控制问题。 首先基于倒立摆的物理模型,对倒立摆系统的特性进行了简要分析。针对倒立摆系统的非线性特性,在比较了倒立摆系统现有的建模方法及控制策略的优劣之后,选择基于RBF-ARX模型的预测控制策略应用在倒立摆系统的控制中。 接着介绍了RBF-ARX模型的结构、原理,并对模型各参数的辨识、优化和具体选择办法给出了详细的分析说明。在Matlab Simulink环境下采集了能够描述倒立摆稳摆动态特性的数据,采用SNPOM优化方法,辨识出了模型的参数,成功建立起倒立摆的RBF-ARX模型。然后把倒立摆相同阶次下的RBF-ARX模型与ARX模型进行比较,证实RBR-ARX模型的误差较小,具有较高的建模精度。 最后根据预测控制的基本原理,设计了倒立摆基于RBF-ARX模型的预测控制策略,并就其具体实现问题、参数选择问题和系统设计问题做了详细的介绍与说明。同时在Simulink环境下,进行了仿真实验。在仿真研究的基础上,对倒立摆系统进行了实时控制的研究,并与PID控制效果进行了比较,发现基于RBF-ARX模型的预测控制有更好的控制效果,证明基于RBF-ARX模型的预测控制在倒立摆稳摆控制中的有效性。这为复杂的非线性系统控制问题提供了一种有效的解决方案。


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