自适应神经模糊控制在两轮自平衡机器人中的应用研究

摘要

两轮自平衡机器人作为轮式机器人的一种，因具有特殊的结构、制造成本较低、体积小、有较强的地形适应能力、运动灵活的优点，在目前被广泛应用于服务、工业、娱乐业、办公室作业等，具有较为广阔的发展前景。因此两轮自平衡机器人具有很高的研究价值和商业价值.
　　 两轮自平衡机器人是基于两轮式倒立摆设计而成，本身就是一个多变量、非线性、本质不稳定的系统。因此，它也是实验室用来检验各种控制理论和控制方法的理想平台。
　　 本文从以下几方面对两轮自平衡机器人进行了研究分析:
　　 1.简要介绍了两轮自平衡机器人的工作原理、软硬件组成以及系统外围供电系统，介绍了主要硬件元件的性能及参数。
　　 2.我们用两种不同的方法建立了两轮自平衡机器人系统的数学模型，即牛顿力学方程法和拉格朗日方程法，并利用在平衡点附近线性化的方法，建立了线性化的机器人系统模型，分析了系统能控性、能观性以及稳定性。
　　 3.设计了机器人系统的极点配置线性状态反馈控制器和自适应神经模糊控制器，并进行了仿真实验研究对比分析。
　　 4.把设计的自适应神经模糊控制器应用到固高公司生产的两轮自平衡机器人中，并对其进行实时控制，达到了良好的控制效果，从而验证了我们设计的控制器在实际系统中的可行性。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题的研究背景及研究意义

1．2 两轮自平衡机器人的国内外研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．2．3 两轮自平衡机器人的国内外研究分析

1．3 本文研究的主要内容

第2章 两轮自平衡机器人的系统构成及原理

2．1 两轮自平衡机器人的工作原理

2．2 两轮自平衡机器人的控制系统硬件部分

2．2．1 控制单元

2．2．2 驱动单元

2．2．3 传感器单元

2．2．4 外围电路

2．3 软件部分

2．4 本章小结

第3章 两轮自平衡机器人的系统建模与分析

3．1 系统的非线性动力学模型

3．1．1 数学模型坐标系的建立

3．1．2 基于牛顿力学方程的动力学模型

3．1．3 基于拉格朗日方程的动力学模型

3．2 系统模型的线性化

3．3 系统分析

3．3．1 能控性

3．3．2 能观性

3．3．3 稳定性

3．4 本章小结

第4章 自适应神经模糊控制器的设计

4．1 自适应神经模糊推理系统

4．1．1 自适应神经模糊推理系统的结构

4．1．2 自适应神经模糊推理系统学习算法

4．2 基于极点配置的线性状态反馈控制器的设计仿真研究

4．3 自适应神经模糊控制器的设计与仿真研究

4．3．1 自适应神经模糊控制器的设计

4．3．2 自适应神经模糊控制器对机器人的仿真实验研究

4．4 自适应神经模糊控制对机器人的实时控制

4．5 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

致谢