第一篇：电动独轮车的模糊自适应控制论文
0 引 言
相比于电动自行车和摩托车，电动独轮车具有体积小、重量轻，携带方便等很多优点，将成为一种新型的短途出行的交通工具。针对骑行电动独轮车本体结构和控制策略的研究越来越受到人们的关注。
独轮车的控制主要分俯仰和横滚平衡控制，如果独轮车的横滚平衡是由骑行者来实现，那么载人的电动独轮车的控制目标就是通过对电机的控制实现俯仰平衡。骑行者的身体前倾使车身前倾，为了保证人不摔倒，车轮需要向前滚动来实现俯仰平衡，同理骑行者身体后仰就需要车轮向后滚动来保持平衡。为了实现独轮车的俯仰平衡控制，学者们提出了不同的控制方案。文献[7]提出了传统的PD控制器来实现平衡控制，但是系统的抗干扰能力较差;文献提出了一种建模方法并通过线性二次型调节器(LQR)来实现独轮车的稳定，但仅实现车体本身的一种平衡控制，没有考虑车体有不同负载时的运行情况。文献提出自适应非线性控制器实现了载人独轮车的平衡控制并获得了良好的骑行性能，但是控制策略以精确的数学模型为基础，实现起来也较为复杂。
为了简化控制模型并在实际骑行中得到较好的动、静态特性，本研究首先利用牛顿力学方法建立骑行电动独轮车的动力学模型，分析不同的骑行者的姿态与被控对象之间的非线性关系，然后设计对被控对象参数变化不敏感的自适应模糊PD控制器，最后通过实验验证控制策略在提高骑行电动独轮车的稳态、动态性能以及鲁棒性方面的有效性。电动独轮车控制模型
1.1 系统框架
骑行电动独轮车外观如图1所示。独轮车的主体为带有控制电路板的外转子永磁无刷直流电机。当骑行者通过前倾或后仰使车体前后倾斜时，永磁无刷直流电机输出合适的转矩使车体滚动，来保持骑行者以及车体的俯仰平衡。踏板跟车体硬性连接，踏板的角度直接反映了车体的倾斜程度，保持踏板水平也就保持了整个系统的平衡。
1.2 数学模型
由于实际的机械零件和运动过程比较复杂，一般需要在允许的范围内忽略摩擦、形变以及弹性等因素。
1.3 模糊控制器设计
电动独轮车通过对电机的转矩控制实现最终的平衡运行，其控制框图如图4所示。由陀螺仪和加速度计测量所得的独轮车姿态信息，通过滤波后输入控制器。控制器输出转矩控制信号通过驱动板施加给电机，以此来实现独轮车平衡运行。实验及结果分析
电动独轮车的电机采用外转子永磁无刷直流电机，其额定电压为50 V，额定转速360 r/min，额定功率350 W。实验时，50 V母线电压由装在独轮车内部区的锂电池提供。主控制芯片采用 Cypress 公司的PSoC4。结束语
骑行电动独轮车是一个强非线性系统，不同的骑行环境和骑行者的使用方法对其平衡控制有较大的影响。
本研究设计的自适应模糊PD控制器能较好地适应应用环境，保证骑行者的正常骑行，实验结果验证了控制器稳态性能更好，而且具备更强的鲁棒性。
第二篇：电动独轮车市场调查问卷
关于IPS的市场调查问卷编号：
1、您的性别（）
A 男性B 女性
2、您知道智能自平衡电动车吗？（）
A 知道两轮车B 知道独轮车C 都知道D 都不知道
3、您对IPS电动独轮车感兴趣吗？
A 感兴趣B 不感兴趣
4、那您会打算用IPS独轮车来代步吗？
A 打算B 不打算
5、如果有人上下课用IPS独轮车代步的话，您的感觉是？（）
A 很酷，很吸引眼球
B 一般，没什么特别的感觉
C 感觉很奇怪，有点不能接受
6、您觉得这种IPS电动独轮车的价格大概在多少？（）
A 1000以下B 1000~2000C 2000~3000D 3000~40007、您现在愿意花费3000左右的价格买一个IPS独轮车吗？（）
A 愿意B不愿意
8、当您工作后，您是否愿意购买？（）
A 愿意B 不愿意
9、那您愿意花费多少来购买IPS独轮车？（）
A 1000以下B 1000~2000C 2000~3000D 3000~400010、您对IPS独轮车的外形满意吗？（）
A 满意B 不满意
11、如果您对外形不满意，那您的建议是？
电动独轮车：
第三篇：逍遥游电动独轮车学习心得
逍遥游电动独轮车学习心得
1.利用手带来保证驾驶的安全,在还不能熟练驾驶电动独轮车时，利用手带可以帮助独轮车避免摔倒刮伤。
2.当身体前倾，电动独轮车会感知到动作进行加速；当身体后仰，电动独轮车也会控制电机减速以维持驾驶者与车体的平衡。
3.电动独轮车的动力是有限度的，超过限度电动独轮车会无法支撑身体，导致从车上掉下来，所以务必要小心驾驶。
4.电动独轮车的时速大概在于18KM，超过16KM就会自动报警提醒您减速，保证在公路上的安全骑行。
第四篇：自适应控制学习心得
自适应控制学习心得
在八周的自适应控制学习中，我了解了自适应控制的基本概念和定义，自适应控制的原理和数学模型以及发展状况。其中，老师重点给我们讲了李亚普诺夫稳定理论设计MRAC系统和MIT方案，波波夫超稳定理论设计MRAC系统和MIT方案和自校正控制系统。虽然这些理论知识掌握的不是很牢固，理解的也不够透彻，但是这为我以后的学习和实践奠定了一定的基础。
自适应控制的定义：(1)不论外界发生巨大变化或系统产生不确定性，控制系统能自行调整参数或产生控制作用，使系统仍能按某一性能指标运行在最佳状态的一种控制方法。(2)采用自动方法改变或影响控制参数，以改善控制系统性能的控制。
自适应控制的基本思想是：在控制系统的运行过程中，系统本身不断的测量被控系统的状态、性能和参数，从而“认识”或“掌握”系统当前的运行指标并与期望的指标相比较，进而做出决策，来改变控制器的结构、参数或根据自适应规律来改变控制作用，以保证系统运行在某种意义下的最优或次优状态。
按这种思想建立起来的控制系统就称为自适应控制系统。自适应控制是主动去适应这些系统或环境的变化，而其他控制方法是被动地、以不变应万变地靠系统本身设计时所考虑的稳定裕度或鲁棒性克服或降低这些变化所带来的对系统稳定性和性能指标的影响。好的自适应控制方法能在一定程度上适应被控系统的参数大范围的变化，使控制系统不仅能稳定运行，而且保持某种意义下的最优或接近最优。
自适应控制也是一种基于模型的方法，与基于完全模型的控制方法相比，它关于模型和扰动的先验知识比较少，自适应控制策略可以在运行过程中不断提取有关模型的信息，自动地使模型逐渐完善。
李亚普诺夫稳定理论设计MRAC系统和MIT方案的学习中，如果要设计一个关于李雅普诺夫函数的MRAC系统。首先构造出系统的李亚普诺夫函数，然后用李雅普诺夫稳定性理论的设计方法，能够成功地设计稳定的模型参考自适应系统。在这一章的学习中，理解李亚普诺夫稳定性理论和构造系统的李亚普诺夫函数是重点。
超稳定性概念是波波夫于六十年代初研究非线性系统绝对稳定性时发展起来的。当时，波波夫对某种类型的非线性系统的渐近稳定性问题，提出了一个具有充分条件的频率判据，对研究的这类非线性系统的稳定性提供了比较实用的方法。波波夫所研究的这类非线性系统，是由线性时不变部分与非线性无记忆元件相串联而构成的反馈系统。波波夫超稳定性理论来设计模型参考自适应系统，它可以给出一族自适应规律，并且有一整套设计理论。因此，有利于学习掌握这种自适应控制的设计方法和结合实际系统灵活选择适当的自适应控制规律。
自校正控制系统又称为参数自适应系统,它源于随机调节问题，该系统有两个环路,一个环路由参数可调的调节器和被控系统所组成,称为内环,它类似于通常的反馈控制系统；另一个环路由递推参数估计器与调节器参数计算环节所组成,称为外环。自校正控制系统与其它自适应控制系统的区别为其有一显性进行系统辨识和控制器参数计算(或设计)的环节这一显著特征。自校正控制的思想是将在线参数估计与调节器的设计有机的结合在一起。自适应控制常常兼有随机性、非线性和时变等特征,内部机理也相当复杂,所以分析这类系统十分困难。目前,已被广泛研究的理论课题有稳定性、收敛性和鲁棒性等,但取得的成果与人们所期望的还相差甚远。
在传统的控制理论与控制工程中，当对象是线性定常、并且完全已知的时候，才能进行分析和控制器设计。无论是采用频域方法还是状态空间方法对象一定是已知的。这类方法称为基于完全模型的方法。在模型能够精确的描述实际对象时，基于完全模型的控制方法可以进行各种分析、综合，并得到可靠、精确和满意的控制效果。因此，在控制工程中，要成功设计一个良好的控制系统，不论是通常的反馈控制系统或是最优控制系统，都需要掌握好被控系统的数学模型。
然而，有一些实际被控系统的数学模型是很难事先通过机理建模或离线系统辨识来确知的，或者它们的数学模型的某些参数或结构是处于变化之中的。对于这些事先难以确定数学模型的系统，通过事先鉴定好控制器参数的常规控制难以应付。
面对这些系统特性未知或经常处于变化之中而无法完全事先确定的情况，如何设计一个满意的控制系统，使得能主动适应这些特性未知或变化的情况，这就是自适应控制所要解决的问题。
自适应控制技术在20世纪80年代即开始向产品过渡，在我国得到了较好的推广应用，取得了很大的经济效益。且理论研究也有一些开创性的成果。但总的来说推广应用还很有限，主要是由于其通用性和开放性严重不足。
虽然现已能设计出安全、有效、稳定、快速且现场操作比较简单的自适应控制系统，但今后较长一段时期内，相对简单实用的反馈、反馈加前馈或其他一些成熟的控制技术仍将继续占据实际应用的主流。
自适应控制理论必须有新的突破，才能在工程应用中对PID控制等传统方法取得显著的优势，结合人工智能技术，尤其是神经网络技术与模糊理论，或许是最终实现这一远景的可能途径。
在近两个月的学习中，感谢范老师的精彩讲授。特别在一些难懂和不易理解的公式和定理的学习中，范老师都亲自在黑板上给我们演算证明，加深了我们对公式以及定理的掌握和理解。通过对自适应控制的学习，它为我以后的课题研究，提供了一些解决困难和问题的方法。
第五篇：模糊控制优缺点
4模糊控制的优缺点及需要解决的问题分析 4.1模糊控制的优点
(1)使用语言方法, 可不需要过程的精确数学模型;(2)鲁棒性强, 适于解决过程控制中的非线性、强耦合时变、滞后等问题;(3)有较强的容错能力。具有适应受控对象动力学特征变化、环境特征变化和动行条件变化的能力;(4)操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系, 这些模糊条件语句容易加到过程的控制环节上。
4.2模糊控制的缺点
(1)信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差;(2)模糊控制的设计尚缺乏系统性, 无法定义控制目标。4.3 模糊控制理论需解决的问题
模糊控制理论经过近几十年的发展, 已经得到了广泛的应用。但模糊控制理论也还存在一些不足, 还有一些亟待解决的问题, 归纳如下:(1)要揭示模糊控制器的实质和工作机理, 解决稳定性和鲁棒性理论分析的问题。
2)很多应用和经验表明, 模糊控制的鲁棒性优于传统控制策略。但模糊控制和传统控制的鲁棒性的对比关系究竟是怎么样, 尚缺少理论分析和数学推导方面的比较。(3)模糊控制规则和隶属度函数的获取与确定是模糊控制中的∃瓶颈&问题。目前模糊控制规则中模糊子集的一般选取都是以下3种: e= {负大, 负小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS, PB }或e =负大, 负中, 负小, 零, 正小, 正中, 正大= { NB, NM,NS, ZO, PS, PM, PB}或e= {负大, 负中, 负小, 零负,零正, 正小, 正中, 正大} = {NB, NM, NS, NZ, PZ, PS,PM, PB}, 而隶属度函数通常选用的为三角隶属度函数, 以第3种模糊子集为例, 对应的隶属函数如图3示。而规则中模糊子集及隶属度函数的选择大多数取决于经验, 缺少相应的理论根据。
(4)在多变量模糊控制中, 需要对多变量耦合和∃维数灾&问题进行研究, 这些问题的解决与否将是多变量模糊控制能否广泛应用的关键。
图
3模糊化子集和模糊化等级
5模糊控制的发展趋势
模糊控制的发展大致有以下几个方向:(1)复合模糊控制器。继续研究模糊控制和PID 控制器、变节构控制器、模糊H 控制器等的组合研究, 设计出满足各种不同指标要求的控制器。
(2)和各种智能优化算法相结合的模糊控制。各种智能优化算法(如遗传算法、模拟退火算法、粒子群优化算法等)能够对模糊控制规则进行动态寻优, 故能在线修改模糊控制规则, 改善系统的控制品质。
(3)专家模糊控制。专家模糊是将专家系统技术与模糊控制相结合的产物。引入专家系统, 可进一步提高模糊控制的智能水平, 专家模糊控制保持了基于规则的方法和模糊集处理带来的灵活性, 同时又把专家系统技术的知识表达方法结合起来, 能处理更广泛的控制问题。
(4)多变量模糊控制。研究多变量模糊控制中存在着的多变量耦合和∃维数灾&等问题。
(5)很多公开发表的文献对所设计模糊控制器的稳定性及鲁棒性分析采用仿真实验的方法, 而采用理论分析的较少。对混合模糊系统的稳定性及鲁棒性分析一般有2种方法[ 5] : 第1 种方法利用模糊系统辨识的方法将控制对象变换为模糊模型表示,使整个系统变为纯粹的模糊模型, 从而可采用模糊关系法及模糊相平面分析法等来检验系统的稳定性;第2种方法将控制器的模糊模型变为确定性的模型, 从而混合模糊系统变为常规的控制系统, 进而可采用常规的方法来对系统进行稳定性分析。例如
描述函数法、圆判据法、一般相平面法及线性近似法 等。而究竟采用模糊模型还是确定性模型则需要根据所设计系统的具体情况进行分析, 因此选择合适的理论方法对所设计和模糊控制器进行稳定性及鲁棒性分析也是模糊控制理论发展的方向之一。
结
束
语
文章对模糊控制理论的发展进行了简要概述,对模糊控制的原理及模糊控制器的设计步骤进行了详细介绍;对模糊控制在航空航天中应用(各种控制器的设计)进行了分析, 对模糊控制的优缺点及需要解决的问题进行了归纳和分析;最后对模糊控制的发展趋势进行了展望。
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