基于MA优化的二级倒立摆系统LQR控制器设计

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作为一个验证各种控制理论与算法的理想研究平台——倒立摆系统,因其独到的特点及其本身复杂的特性,使得针对倒立摆系统的研究有着很重要的实用价值与实践意义。本论文首先介绍了倒立摆系统的产生背景及研究意义,分析了目前国内外专家学者对倒立摆系统的研究现状及发展趋向;利用分析力学中的Newton法对一级倒立摆进行建模,随后采用Lagrange方程对二级倒立摆建模,从而得到二者的数学模型并进行了能控能观性分析;介绍了文化基因算法的起源与发展过程,论述了Memetic算法的原理流程以及应用中针对的问题,由于文化基因算法具有全局搜索与局部寻优相结合的优势,因此本文将其作为参数优化的手段与途径;再次,介绍了线性二次型优化控制的原理,并针对一级、二级倒立摆设计了LQR控制器,以及在传统LQR控制的基础上采用MA算法对Q、R矩阵参数进行优化得到基于Memetic算法优化的控制器,针对这两种控制器进行仿真实验,分析并比较了控制效果;最后将设计好的控制器应用于固高公司倒立摆系统设备中进行实时控制实验,得到了较好的控制效果,并对实验结果进行分析。实验证明,文化基因算法在LQR控制器参数优化中有着较好的优化效果,充分地发挥了MA算法本身的优势,并说明了其在参数优化方面有着很大的应用空间及更广阔的应用前景。
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