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1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上單級(jí)倒立擺LQR控制1、建模在忽略了空氣阻力,各種摩擦之后,可將直線一級(jí)倒立擺系統(tǒng)抽象成小車和勻質(zhì)桿組成的系統(tǒng),如下圖所示。FXM其中:M 小車質(zhì)量 m 擺桿質(zhì)量 b 小車摩擦系數(shù) l 擺桿轉(zhuǎn)動(dòng)軸心到桿質(zhì)心的長(zhǎng)度 I 擺桿慣量 F 加在小車上的力 x 小車位置 擺桿與垂直向上方向的夾角 擺桿與垂直向下方向的夾角(考慮到擺桿初始位置為豎直向下)采用牛頓動(dòng)力學(xué)方法可建立單級(jí)倒立擺系統(tǒng)的微分方程如下:倒立擺的平衡是使倒立擺的擺桿垂直于水平方向倒立,所以假設(shè),為足夠小的角度,即可近似處理得:,。用u來(lái)代表被控對(duì)象的輸入力F,線性化后兩個(gè)方程如下:取狀態(tài)變量:即擺桿的角度和角速
2、度以及小車的位移和速度四個(gè)狀態(tài)變量。則系統(tǒng)的狀態(tài)方程為:將上式寫成向量和矩陣的形式,就成為線性系統(tǒng)的狀態(tài)方程:這里設(shè):將參數(shù)帶入,有:2、LQR控制線性二次型是指系統(tǒng)的狀態(tài)方程是線性的,指標(biāo)函數(shù)是狀態(tài)變量和控制變量的二次型。考慮線性系統(tǒng)的狀態(tài)方程為:找一狀態(tài)反饋控制律:,使得二次型性能指標(biāo)最小化:其中,為系統(tǒng)的狀態(tài)變量;、為起始時(shí)間與終止時(shí)間;為終態(tài)約束矩陣;為運(yùn)動(dòng)約束矩陣;為約束控制矩陣。其中、決定了系統(tǒng)誤差與控制能量消耗之間的相對(duì)重要性。為使最小,由最小值原理得到最優(yōu)控制為:式中,矩陣為微分Riccatti方程:的解。如果令終止時(shí)間,為一個(gè)常數(shù)矩陣,且,因此以上的Riccatti方程簡(jiǎn)化為
3、。對(duì)于最優(yōu)反饋系數(shù)矩陣,使用Matlab中專門的求解工具lqr()來(lái)求取。將LQR控制方法用于倒立擺控制的原理如下圖所示。用Matlab求解lqr(A, B, Q, R)可以求出最優(yōu)反饋系數(shù)矩陣的值。lqr函數(shù)需要選擇兩個(gè)參數(shù)和,這兩個(gè)參數(shù)是用來(lái)平衡輸入量和狀態(tài)量的權(quán)重。其中,代表擺桿角度的權(quán)重,而是小車位置的權(quán)重。這里選擇:通過(guò)matlab求得:K = -82.4246 -10.7034 -10.0000 -11.8512。3、仿真通過(guò)matlab仿真,LQR控制倒立擺擺角和小車位移仿真結(jié)果如下圖所示。倒立擺擺角:小車位移:4、心得體會(huì)通過(guò)對(duì)最優(yōu)控制這門課階段性的學(xué)習(xí),對(duì)控制理論有了更深一步的理解。在把課上學(xué)到的方法應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題的解決中,拓寬
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