一、三级倒立摆建模与H_∞鲁棒优化保性能控制（论文文献综述）
董杰,刘大成,刘宗福[1]（2017）在《带有不确定性因素的三级倒立摆H∞鲁棒控制器设计》文中进行了进一步梳理将三级倒立摆非线性数学模型近似线性化得到被控模型,从被控模型的参数估算和执行机构参数不确定性出发建立标称模型,通过分析不确定性对标称模型的扰动影响,该文设计了一种H∞鲁棒控制器,仿真实例证明:该控制器具有优良的动态性能和鲁棒性能,可以提高三级倒立摆控制系统的稳定性。
马哲[2]（2016）在《动态状态反馈与静态状态反馈鲁棒H∞控制的比较研究》文中进行了进一步梳理本文主要研究了基于静态状态反馈与动态状态反馈的鲁棒H∞控制的设计方法,并对它们的控制性能做了比较研究。首先介绍了鲁棒控制理论的基础知识和鲁棒控制理论中的主要研究方法,以及线性矩阵不等式（LMI）理论和LMI工具箱的应用。然后基于LMI理论,分别推导了系统静态状态反馈鲁棒H∞控制和动态状态反馈鲁棒H∞控制的充分条件,并给出了控制器的设计方法。文中以倒立摆系统为研究对象,针对二级与三级倒立摆模型,设计了它们的静态状态反馈鲁棒H∞控制器与动态状态反馈鲁棒H∞控制器,通过MATLAB仿真验证了控制方法的有效性,并对静态和动态状态反馈鲁棒H∞控制的效果进行比较研究,结果表明动态状态反馈H∞控制器与静态状态反馈H∞控制器具有同样的有效性,且动态状态反馈方法较静态状态反馈具有较小的保守性,在控制设计时也更具灵活性,但静态状态反馈控制器在输出的动态平稳性及扰动抑制能力方面具有更强的作用。
苗志宏,李洪兴[3]（2014）在《平面运动n级倒立摆的鲁棒保成本模糊控制》文中研究指明针对参数不确定平面运动n级倒立摆系统,研究了鲁棒保成本模糊控制器设计问题。给出了将系统动力学模型转化为一种新型广义T-S模糊模型的方法,由此避免了求逆矩阵的过程。为获得保守性更低的系统稳定性设计条件,通过引入松弛变量矩阵来解耦Lyapunov函数中的系统矩阵,增加了设计条件的自由度。然后讨论了最优鲁棒保成本模糊控制器的设计条件,并将这些条件转换成了线性矩阵不等式（LMI）的凸优化问题。最后,在仿真实验中以平面运动二级倒立摆系统为例验证了本文方法的有效性。
曾林森[4]（2014）在《倒立摆的鲁棒LQR最优控制》文中认为倒立摆系统是一种常见的控制理论中的实验装置。其具有非线性、多变量、高阶次和不稳定等特点,能够有效地反映鲁棒性、随动性、跟踪性能以及可镇定性等大量控制理论方面的关键问题,通过倒立摆来验证一些控制理论的正确性和在实际运用中的可行性成为控制领域研究人员普遍使用的方法。所以,倒立摆控制方法的研究成果在控制理论方面和航天航空应用领域得到了广泛的应用。在本文中研究了三种不同的一级和二级倒立摆控制方法,即标准LQR控制、鲁棒LQR控制和H∞鲁棒LQR控制,为了比较不同的不确定性的鲁棒性和倒立摆系统的鲁棒稳定性。仿真结果表明,在小车或摆杆的质量不确定性存在时,鲁棒LQR控制方法比标准LQR控制方法具有更好的鲁棒性和鲁棒稳定性。同时,在存在对摆杆或小车的外部扰动时,H∞鲁棒LQR控制方法比鲁棒LQR控制方法具有更好的抗干扰能力。本文的主要贡献如下：基于H∞鲁棒LQR控制方法,最小能量H∞鲁棒LQR控制方法（MEHR）被提出：不仅保证了系统的鲁棒性和鲁棒稳定性,而且使得控制器的参数K更小,其在实际工程应用中是非常重要的。仿真结果表明,鲁棒性和控制能量之间的权衡可以通过该控制器实现。
刘慧博,蔡蕊[5]（2014）在《直线二级倒立摆基于线性矩阵不等式算法的滑模鲁棒H∞控制》文中研究表明倒立摆系统是高阶次、自然不稳定系统,容易受到外界干扰或者自身一些不确定性因素的影响而失去稳定。若用传统的滑模控制难以实现系统具有全程鲁棒抗干扰能力,同时存在控制输入抖振的现象。对此,提出了滑模鲁棒状态反馈H∞控制,即设计了带有滑模面参数和状态反馈增益的复合控制器。将问题转化为通过线性矩阵不等式求解优化值的优化问题,优化了状态反馈增益和滑模面,使得整个闭环控制系统具有全局强鲁棒性的特点;并实现了削弱抖振的目的。仿真结果表明了该控制方法的有效性和可行性,并且具有较强的鲁棒性和响应速度快的优越性,对高阶次不稳定系统具有很好的控制效果。
石海军[6]（2013）在《某中口径自行火炮自动装填系统关键问题研究》文中进行了进一步梳理弹药自动装填系统是现代中大口径自行火炮的关键子系统,与其他自行火炮子系统及整个自行火炮大系统之间存在密切的相互作用和影响,许多技术问题亟待解决。本文以“十二五”研究课题为背景,应用多体系统动力学、确定型优化、鲁棒优化、模糊数学、滑模控制等理论对某中口径自行火炮弹药自动装填系统设计及其关键技术问题进行了深入研究,为工程实际问题的解决提供理论支撑。本文的主要研究内容包括：（1）介绍了某中口径自行火炮弹药自动装填系统的结构形式、系统构成,简要叙述了各组件的功能、工作原理,系统地介绍了弹药自动装填系统的工作流程。分析了关键结构部件的动力学特性,在进行了相关的受控动力学分析基础上,提出传统自动装填系统设计存在的问题,并在后续章节中进行分析研究,为寻求若干行之有效的方法提供理论依据;（2）针对某中口径自行火炮自动装填系统协调器协调油缸驱动力大引起的冲击振动严重的问题,采用确定型多目标优化方法改善其响应性能。引入多目标优化模型,简要介绍了Pareto最优解的概念,概括和总结多目标优化问题的处理方法及多目标进化算法及工程优化设计实践中的注意事项。结合多目标进化算法,对自动装填系统中的协调器多目标多学科一体化设计优化问题进行了分析研究,优化后选择的偏好解使得原协调器系统具有更好的动力学响应性能；（3）针对确定型优化存在的问题,提出了参数区间不确定鲁棒优化技术,并应用于弹药自动装填系统协调器多学科优化问题。通过将参数区间变化从参数变差空间映射到目标和约束空间,得到了目标和约束性能退化估计,并作为原优化问题的附加约束,形成了外层——内层的优化结构。针对桁架结构不确定问题、机械臂结构优化问题以及双目标函数问题进行了对比研究,获得了理想的优化结果,并将该方法应用于某中口径火炮协调器系统的不确定优化问题,结果显示了参数区间不确定鲁棒优化方法能够很好的处理具有参数不确定的复杂工程问题；（4）考虑自动装填系统弹药舱PD控制的缺点,结合模糊变换方法,提出了一种强鲁棒性滑模控制策略。介绍了非奇异终端滑模变结构控制及全局快速滑模变结构控制理论,结合两者的非奇异特性与快速响应特性,利用模糊数学的方法,得到了模糊运动滑模变结构控制策略,基于斯坦福机器人模型进行了对比研究,获得了较优的控制性能。针对动态弹药舱控制系统,通过与传统的PD控制结果相比,该控制策略只需估计摄动及扰动的大小,提供简单的确定性物理模型,即可获得较优的控制性能；（5）研究了中大口径火炮输弹过程中存在影响弹丸在膛内的运动特性和火炮的射击精度的弹丸卡膛一致性问题。考虑输弹过程中的输弹力、卡膛速度、弹丸入膛过程中与身管内壁的接触碰撞等方面因素,建立了卡膛过程的动力学模型,对输弹力、卡膛速度、强制输弹距离和惯性输弹距离等参数与卡膛姿态的变化进行详细的分析研究,分析表明,采用变力输弹方式和降低输弹机安装位置等措施可以有效改善弹丸的卡膛一致性。
张克涵,温杰,顾李冯,梁友宏[7]（2013）在《远程高空滑翔UUV的最优控制设计与仿真》文中进行了进一步梳理针对远程高空滑翔UUV突防段飞行高度稳定控制问题,建立了远程高空滑翔UUV的数学模型,并运用连续系统线性二次型最优控制理论,设计了远程高空滑翔UUV控制系统的线性二次型调节器。最后利用Matlab仿真平台,分别采用线性二次型最优控制理论和传统PID方法对远程高空滑翔UUV的突防段进行仿真,结果表明,采用最优控制的远程高空滑翔UUV控制系统振荡次数明显减少,抗扰动能力强,为以后该理论在高空滑翔UUV上的实际应用,提供了理论依据和参考。
魏巍[8]（2012）在《安装在两自由度平面机械臂上的倒立摆控制及其混沌现象的研究》文中研究表明工程中的许多问题可以抽象为倒立摆的模型或其控制的相关问题。从动力分析的角度看,倒立摆系统是典型的非线性欠驱动系统,其动力学行为十分复杂。因此对它的研究具有重要的理论意义和实际工程意义。在过去几十年里,对倒立摆系统的研究成果层出不穷。但是,研究的主要对象是直线倒立摆和旋转倒立摆上,对安装在平面直角坐标系上的倒立摆的研究较少,而对安装在平面两自由度机械臂上的倒立摆（固高GPIP2013型倒立摆）的研究更少。本文针对固高公司GPIP2013型倒立摆的控制及其混沌现象展开研究。论文的主要研究内容及成果如下：1.利用固高公司GPIP2013型倒立摆及该公司提供的控制程序进行了实验研究,对实验结果进行了简单分析,总结出了控制过程中会直接影响控制效果的参数,并讨论了这些参数发生变化时,对倒立摆的实际控制效果所产生的影响。2.对固高公司所提供的GPIP2013型倒立摆原控制程序在实际控制过程中机械臂会出现不稳定运动这一现象进行了分析,提出了将安装在两自由度平面机械臂上的倒立摆控制问题转化为安装在直角坐标系两自由度平面一级倒立摆控制问题的思路,建立了运动学转换关系模型。3.利用运动学转换关系研究了GPIP2013型倒立摆控制系统中的混沌现象,提出了基于混沌负反馈控制原理的倒立摆稳定控制方法,并利用小车直线一级倒立摆模型对该方法进行了仿真,结果验证了该方法的有效性。
田力勇[9]（2011）在《基于模糊神经网络的三级倒立摆稳定控制研究》文中提出倒立摆是一种典型的高阶次、多变量、不稳定、强耦合的非线性系统,是检验各种新型控制理论和方法有效性的实验装置。模糊神经网络将模糊逻辑和神经网络适当地结合起来,吸取两者的长处,形成了性能优越的控制结构,是现代智能控制领域研究的热点方向之一。本文以三级倒立摆为研究对象,以模糊神经网络为理论基础,深入研究了三级倒立摆的稳定控制技术及模糊神经网络在控制多变量系统时所遇到的“规则组合爆炸问题”,并提出解决方案。首先,分析了三级倒立摆的组成结构和运动特性,采用拉格朗日方法建立了系统的数学模型并在Simulink环境下搭建了系统完全的、精确的、非线性的仿真模型。其次,设计了三级倒立摆模糊神经网络控制器,使用状态变量合成法来降低模糊规则数目,引入输入变量相对变论域思想提高控制精度。将此控制器与LQR控制器、常规模糊控制器在Matlab/Simulink环境下进行仿真对比研究,结果表明基于输入变量相对变论域的模糊神经网络控制器具有更好的控制品质。最后,针对状态变量合成法减少模糊规则数目的不足之处,本文在对各状态变量进行重要度分析的基础上又提出了两种基于优先变量的改进方案。第一种是根据“抓大放小”原则,对控制器结构进行改进:基于误差前馈补偿的模糊神经网络控制;第二种是结合云模型理论,对规则设计方法进行改进:基于优先规则的模糊神经网络控制。改进的方案适用于状态变量可按性质和重要程度划分的多变量系统控制,可在不合成输入变量的条件下减少模糊控制规则数目,更有利于结合专家的控制经验。研究结果表明改进方案具有更为优良的鲁棒性和非线性适应能力。
吴文波,李小华,程万胜[10]（2010）在《基于LMI三级倒立摆系统的H∞鲁棒控制》文中进行了进一步梳理倒立摆系统为典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,且存在不确定因素。针对三级倒立摆系统中所受摩擦的不确定性,采用LMI方法,设计了H∞鲁棒控制器,给出了控制器的求解方法。仿真实验证明,控制方法具有很好的鲁棒稳定性。
二、三级倒立摆建模与H_∞鲁棒优化保性能控制（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、三级倒立摆建模与H_∞鲁棒优化保性能控制（论文提纲范文）
（1）带有不确定性因素的三级倒立摆H∞鲁棒控制器设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 三级倒立摆系统描述 |
| 2 控制系统不确定性建模分析 |
| 2.1 不确定性估算 |
| 2.2 执行机构不确定性分析 |
| 3 H∞鲁棒控制器设计 |
| 4 仿真分析 |
| 4.1 动态性能分析 |
| 4.2 鲁棒性能分析 |
| 5 结语 |
（2）动态状态反馈与静态状态反馈鲁棒H∞控制的比较研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1 鲁棒控制方法综述 |
| 1.2 本文的主要工作 |
| 2. 基础理论 |
| 2.1 鲁棒控制理论简介 |
| 2.1.1 鲁棒控制理论的起源和发展 |
| 2.1.2 鲁棒控制的基本概念 |
| 2.1.3 鲁棒H_∞控制基础理论 |
| 2.2 线性矩阵不等式 |
| 2.2.1 线性矩阵不等式的基本概念 |
| 2.2.2 线性矩阵不等式问题的求解方法 |
| 2.3 LMI工具箱简介 |
| 2.4 本章小结 |
| 3. 基于静态状态反馈的鲁棒H_∞控制设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 静态状态反馈鲁棒H_∞控制器的设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 4. 基于动态状态反馈的鲁棒H_∞控制设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 动态状态反馈鲁棒H_∞控制器的设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5. 倒立摆系统的鲁棒H_∞控制器设计 |
| 5.1 二级倒立摆模型及处理 |
| 5.2 二级倒立摆鲁棒H_∞控制设计 |
| 5.2.1 二级倒立摆静态状态反馈鲁棒H_∞控制设计 |
| 5.2.2 二级倒立摆动态状态反馈鲁棒H_∞控制设计 |
| 5.3 三级倒立摆模型及处理 |
| 5.4 三级倒立摆鲁棒H_∞控制设计 |
| 5.4.1 三级倒立摆静态状态反馈鲁棒H_∞控制设计 |
| 5.4.2 三级倒立摆动态状态反馈鲁棒H_∞控制设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 6. 仿真研究 |
| 6.1 二级倒立摆鲁棒H_∞控制仿真研究 |
| 6.1.1 二级倒立摆静态状态反馈鲁棒H_∞控制仿真研究 |
| 6.1.2 二级倒立摆动态状态反馈鲁棒控制仿真研究 |
| 6.2 三级倒立摆鲁棒H_∞控制仿真研究 |
| 6.2.1 三级倒立摆静态状态反馈鲁棒H_∞控制仿真研究 |
| 6.2.2 三级倒立摆动态状态反馈鲁棒H_∞控制仿真研究 |
| 6.3 控制性能比较研究 |
| 6.4 本章小结 |
| 7. 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）平面运动n级倒立摆的鲁棒保成本模糊控制（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 平面运动n级倒立摆的动力学模型 |
| 3 模糊模型及预备知识 |
| 4 鲁棒保成本模糊控制器设计 |
| 5 仿真示例 |
| 6 结论 |
（4）倒立摆的鲁棒LQR最优控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 倒立摆研究的目的和意义 |
| 1.2 倒立摆的控制方法 |
| 1.3 鲁棒控制的发展现状 |
| 1.4 本文完成的主要工作和贡献 |
| 第2章 倒立摆系统的建模 |
| 2.1 倒立摆系统 |
| 2.1.1 倒立摆系统的组成 |
| 2.1.2 工作原理 |
| 2.2 一级直线倒立摆系统的建模 |
| 2.2.1 动力学方程的推导 |
| 2.2.2 状态空间表达式的建立 |
| 2.3 二级直线倒立摆系统的建模 |
| 2.3.1 动力学方程的推导 |
| 2.3.2 状态空间表达式的建立 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 倒立摆的鲁棒LQR控制 |
| 3.1 标准LQR控制系统的设计 |
| 3.2 不确定性鲁棒LQR控制系统的设计 |
| 3.3 不确定性H∞鲁棒LQR控制系统设计 |
| 3.4 线性矩阵不等式(LMI)工具箱介绍 |
| 3.4.1 LMI的一般表示 |
| 3.4.2 线性矩阵不等式求解器介绍 |
| 3.4.3 LMI工具箱的函数介绍 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 不确定性一级倒立摆的控制器设计与系统仿真 |
| 4.1 小车质量不确定的鲁棒LQR控制器设计与系统仿真 |
| 4.1.1 标准LQR状态反馈控制设计 |
| 4.1.2 鲁棒LQR状态反馈控制器设计 |
| 4.1.3 一级倒立摆系统仿真分析 |
| 4.2 存在外界扰动和摆杆质量不确定的H∞鲁棒LQR控制器设计与系统仿真 |
| 4.2.1 不确定性LQR鲁棒H∞控制器设计 |
| 4.2.2 一级倒立摆系统仿真分析 |
| 4.3 最小能量H∞鲁棒LQR控制器设计与系统仿真 |
| 4.3.1 最小能量H∞鲁棒LQR控制器设计 |
| 4.3.2 单级倒立摆系统仿真分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 不确定性二级倒立摆的控制器设计与系统仿真 |
| 5.1 不确定性二级倒立摆的鲁棒LQR控制器设计与系统仿真 |
| 5.1.1 鲁棒LQR状态反馈控制器设计(分析ε对倒立摆系统的影响) |
| 5.1.2 鲁棒LQR状态反馈控制器设计(参数m_1和m_2不确定因素对倒立摆系统的影响) |
| 5.2 不确定性二级倒立摆的H∞鲁棒LQR控制器设计与系统仿真 |
| 5.2.1 不确定性H∞鲁棒LQR控制器设计 |
| 5.2.2 二级倒立摆敲击模拟实验 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（5）直线二级倒立摆基于线性矩阵不等式算法的滑模鲁棒H∞控制（论文提纲范文）
| 1 直线二级倒立摆 |
| 1. 1 倒立摆系统结构 |
| 1. 2 倒立摆系统数学建模 |
| 2 控制方法设计 |
| 2. 1 滑模鲁棒状态反馈H∞控制设计分析 |
| 2. 2 全局系统的稳定性条件 |
| 3 系统仿真及结果 |
| 4 结论 |
（6）某中口径自行火炮自动装填系统关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 图表目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 研究现状及趋势 |
| 1.2.1 弹药自动装填系统 |
| 1.2.2 确定型优化 |
| 1.2.3 不确定鲁棒优化 |
| 1.2.4 滑模变结构控制 |
| 1.3 论文研究的基本内容以及结构安排 |
| 2 自动装填系统总体分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 自动装填系统基本构成及其工作流程 |
| 2.2.1 自动装填系统基本构成 |
| 2.2.2 自动装填系统工作流程 |
| 2.3 自动装填系统子部件动力学分析 |
| 2.3.1 弹药舱动力学分析 |
| 2.3.2 协调器动力学分析 |
| 2.3.3 输弹机动力学分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 确定型工程优化 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多目标决策理论 |
| 3.2.1 多目标优化模型 |
| 3.2.2 Pareto最优解 |
| 3.2.3 多目标优化问题的求解方法 |
| 3.2.4 基于多目标进化算法的求解方法 |
| 3.2.5 工程优化设计应用策略 |
| 3.3 协调器多学科一体化设计优化 |
| 3.3.1 协调器多学科一体化优化模型 |
| 3.3.2 多目标进化算法实现 |
| 3.3.3 仿真分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 参数区间不确定的鲁棒优化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本定义及术语 |
| 4.3 单目标保性能鲁棒优化 |
| 4.3.1 灵敏度估计 |
| 4.3.2 性能鲁棒优化指标 |
| 4.3.3 约束鲁棒法 |
| 4.4 参数区间不确定的保性能鲁棒优化 |
| 4.4.1 多目标鲁棒优化 |
| 4.4.2 可行性鲁棒优化 |
| 4.4.3 性能及可行性鲁棒优化 |
| 4.4.4 讨论 |
| 4.5 对比研究及自动装填系统应用 |
| 4.5.1 桁架结构鲁棒优化 |
| 4.5.2 双目标函数数值优化 |
| 4.5.3 机械臂结构鲁棒优化 |
| 4.5.4 某火炮协调器性能鲁棒优化 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 模糊运动滑模变结构控制策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 非奇异终端滑模变结构控制 |
| 5.1.2 全局快速滑模变结构控制 |
| 5.2 模糊运动滑模变结构控制 |
| 5.2.1 非奇异终端滑模控制的新表述 |
| 5.2.2 模糊旋转NTSS |
| 5.2.3 模糊快速NTSS |
| 5.2.4 模糊运动NTSM控制 |
| 5.3 斯坦福机器人控制 |
| 5.3.1 斯坦福机器人模型描述 |
| 5.3.2 斯坦福机器人的NTSM控制策略 |
| 5.3.3 斯坦福机器人的FRNTSM控制策略 |
| 5.3.4 斯坦福机器人的FMNTSM控制策略 |
| 5.4 弹药舱控制策略研究 |
| 5.4.1 弹药舱控制模型 |
| 5.4.2 仿真分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 卡膛一致性的输弹过程研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 输弹过程动力学模型 |
| 6.2.1 基本假设 |
| 6.2.2 基本理论 |
| 6.3 仿真研究 |
| 6.3.1 输弹力对卡膛速度的影响分析 |
| 6.3.2 接触碰撞对卡膛速度的影响 |
| 6.3.3 接触碰撞对卡膛姿态的影响 |
| 6.3.4 弹丸与身管间隙对接触碰撞的影响 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 全文工作总结 |
| 7.1 本文主要研究成果 |
| 7.2 论文的创新点 |
| 7.3 后续研究工作的展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）安装在两自由度平面机械臂上的倒立摆控制及其混沌现象的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 倒立摆控制系统的国内外研究状况及成果 |
| 1.2.1 倒立摆控制方法研究现状及成果 |
| 1.2.2 倒立摆混沌现象研究现状及成果 |
| 1.3 本文研究的主要内容 |
| 第2章 GPIP2013型倒立摆实验平台概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 GPIP2013型倒立摆实验平台硬件结构 |
| 2.2.1 GPIP2013型倒立摆本体机械结构组成 |
| 2.2.2 电控箱组成及结构 |
| 2.2.3 控制计算机 |
| 2.3 GPIP2013型倒立摆实验平台软件组成及控制原理 |
| 2.3.1 控制软件 |
| 2.3.2 控制原理及控制方法 |
| 2.4 实际控制效果及分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 GPIP2013型倒立摆控制方法改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 控制方法改进原理 |
| 3.3 运动转换控制数学模型 |
| 3.3.1 GPIP2013型倒立摆数学建模 |
| 3.3.2 角度转换关系 |
| 3.3.3 输入控制转换关系 |
| 3.4 运动学转换关系仿真及验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 GPIP2013型倒立摆混沌现象分析及控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 倒立摆混沌现象研究 |
| 4.2.1 小车直线一级倒立摆动力学方程及混沌 |
| 4.2.2 直角坐标系两自由度平面一级倒立摆动力学方程及混沌 |
| 4.2.3 GPIP2013型倒立摆机械臂运动的混沌现象 |
| 4.3 倒立摆系统混沌控制 |
| 4.3.1 线性负反馈控制方法基本理论 |
| 4.3.2 倒立摆系统的混沌运动控制数值模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研成果 |
| 附录 |
（9）基于模糊神经网络的三级倒立摆稳定控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外倒立摆控制技术的研究现状及发展方向 |
| 1.2.1 倒立摆控制技术的研究现状 |
| 1.2.2 倒立摆控制技术的发展趋势 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 第2章 三级倒立摆建模和模糊神经网络理论 |
| 2.1 三级倒立摆的系统建模 |
| 2.1.1 三级倒立摆装置组成及简化结构 |
| 2.1.2 三级倒立摆的数学建模 |
| 2.1.3 三级倒立摆的仿真模型 |
| 2.2 模糊神经网络理论 |
| 2.2.1 模糊推理和神经网络结合的优势 |
| 2.2.2 模糊推理与神经网络结合的形式 |
| 2.2.3 基于Mamdani 模型的模糊神经网络 |
| 2.2.4 基于Takagi-Sugeno 模型的模糊神经网络 |
| 2.2.5 两种模糊神经网络的特点 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 输入变量变论域的模糊神经网络控制 |
| 3.1 控制器的设计目标及原则 |
| 3.2 系统的状态信息融合 |
| 3.2.1 状态变量合成思想 |
| 3.2.2 综合系数K 的获取方法 |
| 3.2.3 基于状态变量合成思想的控制器结构 |
| 3.3 输入变量加权变论域的控制器设计 |
| 3.3.1 相对变论域的控制思想 |
| 3.3.2 基于相对变论域思想的控制器结构 |
| 3.4 自适应模糊神经网络的结构及参数确定 |
| 3.4.1 自适应模糊神经网络的结构 |
| 3.4.2 自适应模糊神经网络的参数确定 |
| 3.5 仿真结果及对比分析 |
| 3.5.1 变论域模糊神经控制系统的仿真结果及分析 |
| 3.5.2 几种控制算法的对比分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于优先变量的模糊神经网络控制 |
| 4.1 状态变量合成法的不足 |
| 4.2 变量的优先度分析 |
| 4.3 基于误差前馈补偿的模糊神经网络控制 |
| 4.3.1 基于误差前馈补偿的模糊神经网络结构 |
| 4.3.2 控制器参数的优化确定 |
| 4.3.3 仿真结果及分析 |
| 4.4 基于优先规则的模糊神经网络控制 |
| 4.4.1 输入变量的隶属云描述 |
| 4.4.2 基于优先规则的模糊神经网络结构 |
| 4.4.3 控制器与专家控制的结合 |
| 4.4.4 网络参数的优化确定 |
| 4.4.5 仿真结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于LMI三级倒立摆系统的H∞鲁棒控制（论文提纲范文）
| 1 三级倒立摆数学模型 |
| 2 H∞鲁棒控制器设计的LMI方法 |
| 3 三级倒立摆的鲁棒控制仿真 |
| 4 结 语 |
四、三级倒立摆建模与H_∞鲁棒优化保性能控制（论文参考文献）
- [1]带有不确定性因素的三级倒立摆H∞鲁棒控制器设计[J]. 董杰,刘大成,刘宗福. 工业仪表与自动化装置, 2017(05)
- [2]动态状态反馈与静态状态反馈鲁棒H∞控制的比较研究[D]. 马哲. 辽宁科技大学, 2016(07)
- [3]平面运动n级倒立摆的鲁棒保成本模糊控制[J]. 苗志宏,李洪兴. 模糊系统与数学, 2014(03)
- [4]倒立摆的鲁棒LQR最优控制[D]. 曾林森. 西南交通大学, 2014(09)
- [5]直线二级倒立摆基于线性矩阵不等式算法的滑模鲁棒H∞控制[J]. 刘慧博,蔡蕊. 科学技术与工程, 2014(05)
- [6]某中口径自行火炮自动装填系统关键问题研究[D]. 石海军. 南京理工大学, 2013(06)
- [7]远程高空滑翔UUV的最优控制设计与仿真[J]. 张克涵,温杰,顾李冯,梁友宏. 测控技术, 2013(03)
- [8]安装在两自由度平面机械臂上的倒立摆控制及其混沌现象的研究[D]. 魏巍. 西南交通大学, 2012(11)
- [9]基于模糊神经网络的三级倒立摆稳定控制研究[D]. 田力勇. 燕山大学, 2011(09)
- [10]基于LMI三级倒立摆系统的H∞鲁棒控制[J]. 吴文波,李小华,程万胜. 辽宁科技大学学报, 2010(03)