基于非線性時間序列模型的倒立擺起擺預(yù)測控制研究.pdf

1、倒立擺是一種常見的驗證控制算法的自然不穩(wěn)定實驗裝置，具有典型的多變量、非線性、強耦合特性。對其進行研究是檢驗各種控制算法是否有效的重要途徑，也具有工程應(yīng)用價值。本文主要研究了RBF-ARX非線性時間序列建模方法和預(yù)測控制在一級直線倒立擺系統(tǒng)起擺控制中的應(yīng)用。傳統(tǒng)對倒立擺控制的研究多數(shù)基于其物理模型，需要對其運動機理進行準確的分析，存在一些缺點:由于有些參數(shù)難以精確測量，建模時進行了一定程度上的簡化，影響了模型的精確度。
　　本文采

2、取模型辨識的方法建立倒立擺模型，克服了物理建模的不足。RBF-ARX模型全稱為具有徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)型系數(shù)的帶外生變量的自回歸模型，用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近ARX模型中的函數(shù)系數(shù)。這樣它既具有RBF網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的逼近性能，也能利用ARX模型中的自回歸與滑動平均結(jié)構(gòu)來控制模型的復(fù)雜度。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計了數(shù)據(jù)辨識實驗，用采集到的數(shù)據(jù)進行RBF-ARX模型辨識。文中詳細說明了模型參數(shù)的初始化方法，利用結(jié)構(gòu)化非線性參數(shù)優(yōu)化方法SNPOM進行參數(shù)尋優(yōu)，

3、以及如何根據(jù)AIC準則與其它因素對模型階次進行估計。之后建立了倒立擺起擺與穩(wěn)擺階段的兩個RBF-ARX單輸入單輸出模型，并在平衡位置增加位置控制，建立了一輸入兩輸出的RBF-ARX模型，經(jīng)過數(shù)據(jù)檢驗，證明RBF-ARX模型具有較高的精度。利用辨識到的模型，設(shè)計預(yù)測控制器。通過選擇適當?shù)慕嵌冗M行模型切換，進行單輸入單輸出與一輸入二輸出系統(tǒng)仿真，取得了較好的效果。最后進行實時控制實驗，實現(xiàn)了直線一級倒立擺的起擺，對其角度進行了控制。通過與能