基于遗传算法的直线两级倒立摆控制毕设答辩ppt

1智能控制算法研究及其在直线多级倒立摆中的实现08研：韩月娟导师：刘永信教授模式识别与智能系统2011.062背景与意义硬件与软件建模与定量分析二级稳摆一级自起和稳摆总结与展望主要参考文献致谢结束内容概要背景和意义背景1971傅京孙提出智能控制，现今智能控制已由二元论：人工智能和控制论发展到四元论：人工智能、模糊集理论、运筹学与控制论。智能控制是对传统控制理论的发展，传统控制是智能控制的一个组成部分。类型：专家控制、神经网络、模糊控制、遗传算法学习控制。3直线多级倒立摆GA与FuzzycontrolEnergyControl4直线平面环形复合二十世纪五十年代，（MIT）的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级的倒立摆。分类火箭垂直度控制起源意义智能算法倒立摆更广泛的现实世界5双轮倒立摆卫星姿态调整双足机器人仿人杂技机器人绝对不稳定、高阶次、多变量，强耦合的非线性系统非线性、鲁棒性、镇定性、跟踪问题以及随动问题实践理论倒立摆系统控制算法稳摆控制经典：根轨迹、频域分析、PID线控：状态反馈，最优调节智能：模糊控制、神经网络控制、遗传算法自起摆控制智能控制、能量反馈等6课题方案7能量反馈自起GA-LQR稳摆离线仿真硬件在回路控制GA-LQR稳摆降维模糊控制离线仿真Matlab/GUI界面开发离线仿真硬件在回路控制一级二级2.硬件和软件环境2.1硬件8运动控制卡伺服驱动器伺服电机倒立摆系统位移编码器角度编码器计算机计算机：dellPC机512M运动控制卡：固高公司GT-400-SV-PCI系列伺服系统：Panasonic公司MADDT1205**交流伺服驱动与MSMD5AZS1S**系列交流伺服电机倒立摆系统：GLIP2003编码器：NIDECNEMICON光电编码器2.2软件环境9NameVersionMatlab7.5.0Simulink7.0Real-TimeWorkshop7.0Real-TimeWindowsTarget3.0VisualC++6.06.0(Enterprice)102.3硬件在回路实时控制过程硬件接口监控界面参数实时观测和修改数据存储PCI建模、仿真、时控3.建模与定性分析3.1一级倒立摆（GLIP2003系列）11CartOyxΦLF08285.277235.00100006293.00883.000010A3566.208832.00B4][4][3232TCACACACrankBABAABBrank)2730.5,2785.5,8725.0,0(牛顿力学特征根不稳定能控能观参数物理意义参数值小车相对初始位置的位移m摆杆与竖直向下位置的夹角radф摆杆与竖直向上位置的夹角radM小车质量1.096kgm一级摆杆的质量0.109kgL一级摆杆的长度0.50ml一级摆杆轴心到质心的长度0.25mI一级摆杆惯量0.0034kgm2b小车动摩擦系数0.1N/m/secx12Cart伺服电机从动轮皮带导轨二级摆杆一级摆杆211O质量块uxxxx088.064.6100000045.3931.40000062.2169.86000000010000001000000100021212121uxxxy000000100000010000001212121)0438.10,0262.5,0438.10,0262.5,0,0(拉格朗日特征根不稳定能控能观矩阵分析3.2两级倒立摆参数意义参数值M小车质量1.096kgm1摆杆1质量0.05kgm2摆杆2质量0.13kgm3质量块质量0.295kgl1摆杆1中心到转动中心的距离0.0775ml2摆杆2中心到转动中心的距离0.25mθ1摆杆1与竖直方向的夹角Radθ2摆杆2与竖直方向的夹角Radu倒立摆系统控制量Ng当地重力加速度9.8Nm/sec26][6][54325432TCACACACACACBABABABAABB13实时控制视频4.直线一级倒立摆的自起摆和稳摆控制自起和稳摆有扰动自起和稳摆带质量块自起控制器输出状态稳摆控制器一级倒立摆Switch原理框图输入状态一4.1直线一级自起摆控制器设计4.1.1自起摆过程分析系统从自然平衡状态借助外力的作用转移到竖直向上位置14mglE20)1(cos212mglJE)(0EEkuE欲使摆杆从自然平衡态转移到竖直向状态，且摆动速度接近0，需要的能量为：不受约束的倒立摆系统在摆杆处于任意角度时的能量为：与竖直向上位置的夹角利用能量反馈反馈系数希望通过u使E快速接近E04.1.2自起摆控制器设计15)1(cos212mglJEcossinlxmmglJdtdE2mlIJxu其中cossinmulmglJdtdE为了保证0dtdE借助李雅普诺夫第二法构造能量标量函数20)(21EEVcos)(0mulEEdtdVcos)(0EEku20]cos)[(EEmlkdtdV20]cos)[(EEmlkdtdV始终有020dtdV单调递减令控制策略当该控制策略可以使E逐渐接近E0有省略封装基于能量反馈的自起摆控制器16EndMdlstartMdlderivativesMdloutputMdlupdateMdloutputMdlterminateMdlderivativesC语言的S-Function实现0.05-0.64.2一级倒立摆GA-LQR稳摆控制17tftTTTdtRuuQXXFXXJ0][2121dtRuuQXXJTT)(210KXPXBRuT1性能指标使得指标最小的控制规律简化稳态误差为0传统方法是？课题的方案是？01QPBPBRPAPATT解得P4.2.1LQR控制4.2.2GA-LQR稳摆控制器设计18待优化参数Q和R编码产生初始种群计算适应度函数值gen=0选择重组变异计算子代适应度函数值子代重插入达到最大迭代次数？优化后的Q和Rgen=gen+1YNRuuQXXRQfTT1),(50u(t)遗传算法寻优解Riccati方程解码-K倒立摆系统输出YN迭代结束？X(t)引入移民机制自适应交叉和变异率GA-LQR原理图][4321qqqqdiagQ][rR]10000[1q]1000[,42qq]5000[3q]20[r19初始化种群分布100次迭代终止遗传算法初始种群和优化过程中的波形输出20]9227799906[diagQ]5.1[R]18.4091.311.7924.572[K迭代终止后输出一级摆GA-LQR稳摆控制仿真模型21在GA-LQR稳摆控制策略下，车杆系统经过2S进入竖直向上平衡状态，小车几乎稳定在参考零点，摆杆稳定在竖直向上位置，系统稳态性能良好。Position（m）Speed（m/s）Angle（rad）dAngle（rad/s）Times（S）Times（S）小车位移摆角4.2.3直线一级倒立摆稳摆控制仿真效果1.无干扰时]005.000[][xx2.施加干扰22给摆杆施加0.01rad的摆动干扰小车位移和摆角曲线如图具有小幅干扰的车杆系统，小车为了跟随摆杆的变化趋势，会偏离初始参考零点3-4cm，摆杆在2S内稳定在竖直向上位置，系统的鲁棒性良好。Position（m）Angle（rad）Times（S）Times（S）小车位移摆角稳摆效果4.2.4直线一级倒立摆系统实时控制23实时控制模型实时控制参数设置0.251.无扰动242.对摆杆施加外力扰动小车位移摆角自起摆阶段稳摆阶段扰动Times（S）Position（m）Angle（rad）Times（S）Position（m）Angle（rad）Times（S）Position（m）Angle（rad）3.给系统加入质量块25无扰动施加扰动5.两级倒立摆的稳摆控制5.1GA-LQR稳摆控制二遗传算法初始种群和优化过程中的波形输出26初始化种群分布20次迭代100次终止GA-LQR码串:7初始种群:60。GA-LQR稳摆仿真控制模型与参数27]5.05.06.01159.0780.5454.5[diagQ]2[R]31.87-3.2216.92196.41-114.1215.07[K5.1.1Matlab/GUI仿真图形界面开发28Run中的界面显示以GA-LQR二级为例5.1.2GA-LQR稳摆控制仿真效果1不施加干扰时.给定系统的初始状态：仿真步长为0.005，仿真历时5S。29]00001.000[][2121xx]000500300200[diagQ]1[R]28.8-3.015.53178.07-104.3114.14[K蓝色曲线实验测试小车位移、一摆角度和二摆角度、小车移动速度、一摆角速度和二摆角速度曲线如图所示：30Position（m）Speed（m/s）Times（S）Times（S）Angle1（rad）dAngle1（rad/s）Angle2（rad）dAngle2（rad/s）小车位移一摆摆角二摆摆角系统约2.5秒内达到平衡，小车移动范围：-2.5-2.5（cm），一摆摆角：-0.0125-0.025（rad），二摆摆角：-0.0075-0.01rad。体现GA-LQR控制稳定性和快速性。312.施加仿真干扰仿真过程中给系统第二级摆杆施加-0.1rad/s~0.1rad/s干扰，此时小车的位移曲线和速度曲线如图所示：小车位移小车速度Position（m）Speed（m/s）Times（S）Times（S）施加干扰后，GA-LQR控制迅速使系统达到一个新的稳定状态，小车移动幅度为10cm左右，相对比试探法LQR效果要好一些，证明GA-LQR控制策略的很好的鲁棒性。32Times（S）Times（S）Position（m）Position（m）GA-LQR控制完全交给计算机处理，其高效性是显而易见的。小车位移干扰后位移3.在仿真实验中当通过试探法确定的一组权重参数是：]000200200100[diagQ]1[R]20.94-3.728.56130.89-89.887.07[K相同的仿真环境下小车的位移和施加同上干扰干扰后小车的位移如图所示：5.1.3GA-LQR稳摆实时控制33硬件在回路控制方框图34实时控制参数配置1.无干扰时的波形输出35Times（S）Position（m）Angle1（rad）Angle2（rad）系统在动态平衡状态时小车在±0.05m范围内小幅移动，一级摆杆和二级摆杆存在约±0.01rad偏角范围，在GA-LQR控制器作用下两级倒立摆系统表现出良好的快速性和稳定性。小车位移一摆摆角二摆摆角手扶阶段截取30s的waves2.有扰动：在30S和50S，分别给倒立摆系统的二级摆杆和一级摆杆施加随机的外力干扰36Position（m）Angle1（rad）Angle2（rad）Times（S）给各摆杆施加外力干扰（代表一类随机过冲干扰），倒立摆系统输入控制力跟着增加以扩大小车的移动范围继续保持系统的动态平衡，这个调节过程在约2-3S内完成，系统在一个新的平衡点保持良好的运行状态，表现了很好的鲁棒性和镇定性。扰动5.2.1融合函数构造Y=F2[F1(x)]:GA-LQR构造F1,接着设计F2。37]31.87-3.2216.92196.41-114.1215.07[K22