串级模糊控制在多输入变量单级倒立摆控制中的应用
更新日期:2018-06-14     来源:仪器仪表学报   浏览次数:211
核心提示:摘要:针对单级倒立摆非线性、多变量等问题,研究了串级T-S模糊控制系统控制控制单级倒立摆的控制策略。建立了单级倒立摆的数学模型,对其进行位移和角

摘要: 针对单级倒立摆非线性、多变量等问题,研究了串级T-S模糊控制系统控制控制单级倒立摆的控制策略。建立了单级倒立摆的数学模型,对其进行位移和角度的解耦,建立双闭环串级模糊控制模型,其中内环控制单级倒立摆角度,外环控制单级倒立摆的位移。运用并行分配补偿法和极点配置相结合的方法的设计串级模糊控制器,并运用自适应遗传算法鲁棒优化串级模糊控制器,实现串级模糊控制器的自动设计。最后,运用MATLAB对拟建模型进行了仿真,实验结果证明了本文设计的遗传算法优化串模糊控制模型在多变量控制系统中的有效性。
关键词:T-S模糊控制器;模糊控制;遗传算法;并行分配补偿;单极倒立摆
引言
倒立摆系统是一种典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动自然不稳定系统,其精确控制的研究具有重要的工程背景和实际意义[1,2]。模糊控制在控制具有复杂性、信息量少和高标准性性能等 要求的被控对象时具有一定优势,但模糊控制器的设计等方面还没有得到很好的解决,对于多输入变量被控对象,控制规则数会随输入变量的增多而成指数增加,严重制约着模糊控制器的设计与应用[3]。
单级倒立摆有四个输入变量,若采用常规模糊控制,模糊控制器的控制规则数量非常大,难以实现。对于模糊控制单级倒立摆,已有大量的研究,并实现了对单级倒立摆模糊控制器的稳定控制[7,8]。如文献[8]分别运用串级模糊控制,并级模糊控制及以串级模糊控制和并级模糊控制相结合的模型控制方法研究单级倒立摆,并取得了不错的结果。文献[5]和文献[6]在研究单级倒立摆解耦的基础上,分别建立了串级模糊控制系统和串级模糊PID控制系统,但二者并没有研究模糊控制器的设计。本文在研究单级倒立摆控制方程解耦的基础上,设计了遗传算法优化串级模糊控制系统,进行了单级倒立摆的串级模糊控制器自动设计。
作者:王斌