基于遗传算法的直线两级倒立摆控制毕设答辩ppt课件.ppt

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1、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 2011.06,2,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Fuzzy control Energy Control,4,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

2、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,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,计算机：

3、dell PC机 512 M,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： NIDEC NEMICON光电编码器,2.2 软件环境,9,10,2.3 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）,11,牛顿力学,特征根,不稳定,能控能观,12,质量块,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,13,实时控

4、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,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,14,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E0,4.1.2 自起摆控制器设计,15,其中,为了保证,借助李雅普诺夫第二法构造能量标量函数,始终有,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

5、,封装基于能量反馈的自起摆控制器,16,C语言的S-Function实现,0.05-0.6,4.2 一级倒立摆GA-LQR稳摆控制,17,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？,解得P,4.2.1 LQR控制,4.2.2 GA-LQR稳摆控制器设计,18,50,引入移民机制自适应交叉和变异率,GA-LQR原理图,19,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,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

6、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,2.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,

7、23,实时控制模型,实时控制参数设置,0.25,1.无扰动,24,2.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,5.1 GA-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

8、,5.1.1 Matlab/GUI仿真图形界面开发,28,Run中的界面显示,以GA-LQR二级为例,5.1.2 GA-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,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：,30,Position（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

9、-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。,31,2.施加仿真干扰 仿真过程中给系统第二级摆杆施加-0.1rad/s0.1rad/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。,32,Times（S）,Times（S）,Positi

10、on（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：,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：,5.1.3 GA-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,35,Times（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

11、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waves,2.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,36,Position（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=F2F1(x):GA-LQR构造F1,接着设计F2。,37,其中,E，EC为模

12、糊控制器的输入,GA-LQR,5.2 Fusion Fuzzy Control,原理框图,5.2.2 经过融合函数降维的模糊稳摆控制器设计,38,a. E和EC的模糊论域 -6 6， 定义7个模糊子集，分别用语言变量描述为：NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB。b. 定义隶属度函数,E，EC的隶属度函数分布,U的隶属度函数分布,c.建立模糊规则,d.模糊推理决策：Mamdani,面积重心,39,仿真控制模型,5.2.3 Fusion Fuzzy Controller仿真效果,40,给定初始状态：x=0.1m，1=-0.1rad，2=0.1rad，仿真步长0.005，仿真时间5S。,FFC,

13、GA-LQR,FFC,GA-LQR,FFC,GA-LQR,上摆干扰,纯数字仿真阶段，FFC的快速性和鲁棒性有改进，但是对于本设计，该控制策略是GA-LQR的一个有效性论证和对智能控制所作的一部探讨，其实践可行性有待进一步的研究。,Position（m）,Angle2（rad）,Angle2（rad）,Times（S）,Times（S）,Times（S）,6.总结与展望,结论改进SGA、构造融合函数并设计模糊控制器、能量反馈原理分析一级、二级倒立摆建模与定量分析一级倒立摆能量反馈自起摆控制器、GA-LQR稳摆控制器设计、离线仿真与硬件在回路控制二级倒立摆GA-LQR稳摆控制器设计、离线仿真界面开

14、发、离线仿真与硬件在回路控制二级倒立摆Fusion Fuzzy Controller设计与离线仿真展望基于Fusion Fuzzy Controller 稳摆控制的硬件在回路控制Matlab/GUI实时控制界面开发二级倒立摆的自起摆控制器设计,41,主要参考文献,宋西蒙. 倒立摆系统LQR模糊控制算法研究D, 西安, 西安电子科技大学, 2006.周端. 倒立摆系统控制方法研究D, 武汉，华中科技大学, 2007.王小平, 曹立明. 遗传算法理论、应用与软件实现M, 西安, 西安交通大学出版社, 2002, pp:17-145.孟巍. 遗传算法在倒立摆模糊控制系统中的应用研究D, 合肥, 合肥

15、工业大学, 2007.VBNguyenASMorries. Genetic Algorithm Tuned Fuzzy LogicController for a Robot Arm with Two-link Flexibility and Two-joint Elasticity J, Intell Robot Syst, 2007, Vol 49, pp:3-18.程武山. 智能控制理论与应用M, 上海, 上海交通大学出版社, 2006, pp:10-98. 师黎. 智能控制实验与综合设计指导M, 北京, 清华大学出版社, 2008, pp:11-79.曹云峰, 王耀才, 王成军. 基于

16、递阶遗传算法模糊加权神经网络的模糊规则自动获取J, 计算机应用, 2006, 26(2), pp:445-447.席裕庚, 柴天佑. 遗传算法综述J, 控制理论与应用, 1996, 13(6), pp:698-708.,42,雷英杰, 张善文, 李续武等. MATLAB遗传算法工具箱及应用M, 西安, 西安电子科技大学出版社, 2005, pp:1-257.Googol Technology. 直线倒立摆系统(教学设备)安装与使用手册, Googol 2005, V1.0.Googoltech(Shenzhen), Users Guide of GT Series Motion Control

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18、24-263. Kam Kin Lei, Wei Ji Chen. Fuzzy Control Of Double Stages Inverted Pendulum SystemC. Proceedings of The 19th Chinese Control Conference, 6-8 December 2000, Hong Kong,China. Pp:286-287.,43,致谢,本论文从选题之初以及在设计的过程中到最后的完成极端得到刘老师的悉心指导，在此谨向他表达我最诚挚的敬意和最深深的谢意。 感谢父母给予我无私的关怀与照顾。 感谢814实验室的各位师兄、师姐、师弟、师妹、同门的

19、鼓励与支持。 感谢在座的每一位老师对我的帮助与指导！,44,读研期间所发表的论文与参与的项目,所发表论文Han Yue-juan, Liu Yong-xin. One Rod Inverted Pendulum Controller Design Based on Self-Adaptive Fuzzy PID With Fuzzy. The 8th World Congress on Intelligent Control and Automation. 2010. (EI检索号：20104313325770).Han Yue-juan, Liu Yong-xin. Reduced-Dime

20、nsional Fuzzy Controller Design Based on Fusion Function and Application in Double Inverted Pendulum. 2010 2nd International Conference on Industrial Mechatronics and Automation. 2010, (2). (EI检索号：20103613212468).所参与项目 视频图像人体运动分析的研究，教育部重点项目，项目号：204031。内蒙古大学资助研究生科研项目，异步电机模糊PI串级调速系统的设计与仿真，项目编号：2-1.2.1-074。内蒙古大学资助研究生科研项目，基于视频导航的轮式机器人设计与实现，项目编号：2-1.2.1-001，已完成。,45,