第一篇：電動獨輪車的模糊自適應控制論文

0 引 言

相比于電動自行車和摩托車，電動獨輪車具有體積小、重量輕，攜帶方便等很多優點，將成為一種新型的短途出行的交通工具。針對騎行電動獨輪車本體結構和控制策略的研究越來越受到人們的關注。

獨輪車的控制主要分俯仰和橫滾平衡控制，如果獨輪車的橫滾平衡是由騎行者來實現，那么載人的電動獨輪車的控制目標就是通過對電機的控制實現俯仰平衡。騎行者的身體前傾使車身前傾，為了保證人不摔倒，車輪需要向前滾動來實現俯仰平衡，同理騎行者身體后仰就需要車輪向后滾動來保持平衡。為了實現獨輪車的俯仰平衡控制，學者們提出了不同的控制方案。文獻[7]提出了傳統的PD控制器來實現平衡控制，但是系統的抗干擾能力較差;文獻提出了一種建模方法并通過線性二次型調節器(LQR)來實現獨輪車的穩定，但僅實現車體本身的一種平衡控制，沒有考慮車體有不同負載時的運行情況。文獻提出自適應非線性控制器實現了載人獨輪車的平衡控制并獲得了良好的騎行性能，但是控制策略以精確的數學模型為基礎，實現起來也較為復雜。

為了簡化控制模型并在實際騎行中得到較好的動、靜態特性，本研究首先利用牛頓力學方法建立騎行電動獨輪車的動力學模型，分析不同的騎行者的姿態與被控對象之間的非線性關系，然后設計對被控對象參數變化不敏感的自適應模糊PD控制器，最后通過實驗驗證控制策略在提高騎行電動獨輪車的穩態、動態性能以及魯棒性方面的有效性。電動獨輪車控制模型

1.1 系統框架

騎行電動獨輪車外觀如圖1所示。獨輪車的主體為帶有控制電路板的外轉子永磁無刷直流電機。當騎行者通過前傾或后仰使車體前后傾斜時，永磁無刷直流電機輸出合適的轉矩使車體滾動，來保持騎行者以及車體的俯仰平衡。踏板跟車體硬性連接，踏板的角度直接反映了車體的傾斜程度，保持踏板水平也就保持了整個系統的平衡。

1.2 數學模型

由于實際的機械零件和運動過程比較復雜，一般需要在允許的范圍內忽略摩擦、形變以及彈性等因素。

1.3 模糊控制器設計

電動獨輪車通過對電機的轉矩控制實現最終的平衡運行，其控制框圖如圖4所示。由陀螺儀和加速度計測量所得的獨輪車姿態信息，通過濾波后輸入控制器。控制器輸出轉矩控制信號通過驅動板施加給電機，以此來實現獨輪車平衡運行。實驗及結果分析

電動獨輪車的電機采用外轉子永磁無刷直流電機，其額定電壓為50 V，額定轉速360 r/min，額定功率350 W。實驗時，50 V母線電壓由裝在獨輪車內部區的鋰電池提供。主控制芯片采用 Cypress 公司的PSoC4。結束語

騎行電動獨輪車是一個強非線性系統，不同的騎行環境和騎行者的使用方法對其平衡控制有較大的影響。

本研究設計的自適應模糊PD控制器能較好地適應應用環境，保證騎行者的正常騎行，實驗結果驗證了控制器穩態性能更好，而且具備更強的魯棒性。

第二篇：電動獨輪車市場調查問卷

關于IPS的市場調查問卷編號：

1、您的性別（）

A 男性B 女性

2、您知道智能自平衡電動車嗎？（）

A 知道兩輪車B 知道獨輪車C 都知道D 都不知道

3、您對IPS電動獨輪車感興趣嗎？

A 感興趣B 不感興趣

4、那您會打算用IPS獨輪車來代步嗎？

A 打算B 不打算

5、如果有人上下課用IPS獨輪車代步的話，您的感覺是？（）

A 很酷，很吸引眼球

B 一般，沒什么特別的感覺

C 感覺很奇怪，有點不能接受

6、您覺得這種IPS電動獨輪車的價格大概在多少？（）

A 1000以下B 1000~2000C 2000~3000D 3000~40007、您現在愿意花費3000左右的價格買一個IPS獨輪車嗎？（）

A 愿意B不愿意

8、當您工作后，您是否愿意購買？（）

A 愿意B 不愿意

9、那您愿意花費多少來購買IPS獨輪車？（）

A 1000以下B 1000~2000C 2000~3000D 3000~400010、您對IPS獨輪車的外形滿意嗎？（）

A 滿意B 不滿意

11、如果您對外形不滿意，那您的建議是？

電動獨輪車：

第三篇：逍遙游電動獨輪車學習心得

逍遙游電動獨輪車學習心得

1.利用手帶來保證駕駛的安全,在還不能熟練駕駛電動獨輪車時，利用手帶可以幫助獨輪車避免摔倒刮傷。

2.當身體前傾，電動獨輪車會感知到動作進行加速；當身體后仰，電動獨輪車也會控制電機減速以維持駕駛者與車體的平衡。

3.電動獨輪車的動力是有限度的，超過限度電動獨輪車會無法支撐身體，導致從車上掉下來，所以務必要小心駕駛。

4.電動獨輪車的時速大概在于18KM，超過16KM就會自動報警提醒您減速，保證在公路上的安全騎行。

第四篇：自適應控制學習心得

自適應控制學習心得

在八周的自適應控制學習中，我了解了自適應控制的基本概念和定義，自適應控制的原理和數學模型以及發展狀況。其中，老師重點給我們講了李亞普諾夫穩定理論設計MRAC系統和MIT方案，波波夫超穩定理論設計MRAC系統和MIT方案和自校正控制系統。雖然這些理論知識掌握的不是很牢固，理解的也不夠透徹，但是這為我以后的學習和實踐奠定了一定的基礎。

自適應控制的定義：(1)不論外界發生巨大變化或系統產生不確定性，控制系統能自行調整參數或產生控制作用，使系統仍能按某一性能指標運行在最佳狀態的一種控制方法。(2)采用自動方法改變或影響控制參數，以改善控制系統性能的控制。

自適應控制的基本思想是：在控制系統的運行過程中，系統本身不斷的測量被控系統的狀態、性能和參數，從而“認識”或“掌握”系統當前的運行指標并與期望的指標相比較，進而做出決策，來改變控制器的結構、參數或根據自適應規律來改變控制作用，以保證系統運行在某種意義下的最優或次優狀態。

按這種思想建立起來的控制系統就稱為自適應控制系統。自適應控制是主動去適應這些系統或環境的變化，而其他控制方法是被動地、以不變應萬變地靠系統本身設計時所考慮的穩定裕度或魯棒性克服或降低這些變化所帶來的對系統穩定性和性能指標的影響。好的自適應控制方法能在一定程度上適應被控系統的參數大范圍的變化，使控制系統不僅能穩定運行，而且保持某種意義下的最優或接近最優。

自適應控制也是一種基于模型的方法，與基于完全模型的控制方法相比，它關于模型和擾動的先驗知識比較少，自適應控制策略可以在運行過程中不斷提取有關模型的信息，自動地使模型逐漸完善。

李亞普諾夫穩定理論設計MRAC系統和MIT方案的學習中，如果要設計一個關于李雅普諾夫函數的MRAC系統。首先構造出系統的李亞普諾夫函數，然后用李雅普諾夫穩定性理論的設計方法，能夠成功地設計穩定的模型參考自適應系統。在這一章的學習中，理解李亞普諾夫穩定性理論和構造系統的李亞普諾夫函數是重點。

超穩定性概念是波波夫于六十年代初研究非線性系統絕對穩定性時發展起來的。當時，波波夫對某種類型的非線性系統的漸近穩定性問題，提出了一個具有充分條件的頻率判據，對研究的這類非線性系統的穩定性提供了比較實用的方法。波波夫所研究的這類非線性系統，是由線性時不變部分與非線性無記憶元件相串聯而構成的反饋系統。波波夫超穩定性理論來設計模型參考自適應系統，它可以給出一族自適應規律，并且有一整套設計理論。因此，有利于學習掌握這種自適應控制的設計方法和結合實際系統靈活選擇適當的自適應控制規律。

自校正控制系統又稱為參數自適應系統,它源于隨機調節問題，該系統有兩個環路,一個環路由參數可調的調節器和被控系統所組成,稱為內環,它類似于通常的反饋控制系統；另一個環路由遞推參數估計器與調節器參數計算環節所組成,稱為外環。自校正控制系統與其它自適應控制系統的區別為其有一顯性進行系統辨識和控制器參數計算(或設計)的環節這一顯著特征。自校正控制的思想是將在線參數估計與調節器的設計有機的結合在一起。自適應控制常常兼有隨機性、非線性和時變等特征,內部機理也相當復雜,所以分析這類系統十分困難。目前,已被廣泛研究的理論課題有穩定性、收斂性和魯棒性等,但取得的成果與人們所期望的還相差甚遠。

在傳統的控制理論與控制工程中，當對象是線性定常、并且完全已知的時候，才能進行分析和控制器設計。無論是采用頻域方法還是狀態空間方法對象一定是已知的。這類方法稱為基于完全模型的方法。在模型能夠精確的描述實際對象時，基于完全模型的控制方法可以進行各種分析、綜合，并得到可靠、精確和滿意的控制效果。因此，在控制工程中，要成功設計一個良好的控制系統，不論是通常的反饋控制系統或是最優控制系統，都需要掌握好被控系統的數學模型。

然而，有一些實際被控系統的數學模型是很難事先通過機理建模或離線系統辨識來確知的，或者它們的數學模型的某些參數或結構是處于變化之中的。對于這些事先難以確定數學模型的系統，通過事先鑒定好控制器參數的常規控制難以應付。

面對這些系統特性未知或經常處于變化之中而無法完全事先確定的情況，如何設計一個滿意的控制系統，使得能主動適應這些特性未知或變化的情況，這就是自適應控制所要解決的問題。

自適應控制技術在20世紀80年代即開始向產品過渡，在我國得到了較好的推廣應用，取得了很大的經濟效益。且理論研究也有一些開創性的成果。但總的來說推廣應用還很有限，主要是由于其通用性和開放性嚴重不足。

雖然現已能設計出安全、有效、穩定、快速且現場操作比較簡單的自適應控制系統，但今后較長一段時期內，相對簡單實用的反饋、反饋加前饋或其他一些成熟的控制技術仍將繼續占據實際應用的主流。

自適應控制理論必須有新的突破，才能在工程應用中對PID控制等傳統方法取得顯著的優勢，結合人工智能技術，尤其是神經網絡技術與模糊理論，或許是最終實現這一遠景的可能途徑。

在近兩個月的學習中，感謝范老師的精彩講授。特別在一些難懂和不易理解的公式和定理的學習中，范老師都親自在黑板上給我們演算證明，加深了我們對公式以及定理的掌握和理解。通過對自適應控制的學習，它為我以后的課題研究，提供了一些解決困難和問題的方法。

第五篇：模糊控制優缺點

4模糊控制的優缺點及需要解決的問題分析 4.1模糊控制的優點

(1)使用語言方法, 可不需要過程的精確數學模型;(2)魯棒性強, 適于解決過程控制中的非線性、強耦合時變、滯后等問題;(3)有較強的容錯能力。具有適應受控對象動力學特征變化、環境特征變化和動行條件變化的能力;(4)操作人員易于通過人的自然語言進行人機界面聯系, 這些模糊條件語句容易加到過程的控制環節上。

4.2模糊控制的缺點

(1)信息簡單的模糊處理將導致系統的控制精度降低和動態品質變差;(2)模糊控制的設計尚缺乏系統性, 無法定義控制目標。4.3 模糊控制理論需解決的問題

模糊控制理論經過近幾十年的發展, 已經得到了廣泛的應用。但模糊控制理論也還存在一些不足, 還有一些亟待解決的問題, 歸納如下:(1)要揭示模糊控制器的實質和工作機理, 解決穩定性和魯棒性理論分析的問題。

2)很多應用和經驗表明, 模糊控制的魯棒性優于傳統控制策略。但模糊控制和傳統控制的魯棒性的對比關系究竟是怎么樣, 尚缺少理論分析和數學推導方面的比較。(3)模糊控制規則和隸屬度函數的獲取與確定是模糊控制中的?瓶頸&問題。目前模糊控制規則中模糊子集的一般選取都是以下3種: e= {負大, 負小, 零, 正小, 正大} = {NB, NS, ZO, PS, PB }或e =負大, 負中, 負小, 零, 正小, 正中, 正大= { NB, NM,NS, ZO, PS, PM, PB}或e= {負大, 負中, 負小, 零負,零正, 正小, 正中, 正大} = {NB, NM, NS, NZ, PZ, PS,PM, PB}, 而隸屬度函數通常選用的為三角隸屬度函數, 以第3種模糊子集為例, 對應的隸屬函數如圖3示。而規則中模糊子集及隸屬度函數的選擇大多數取決于經驗, 缺少相應的理論根據。

(4)在多變量模糊控制中, 需要對多變量耦合和?維數災&問題進行研究, 這些問題的解決與否將是多變量模糊控制能否廣泛應用的關鍵。

圖

3模糊化子集和模糊化等級

5模糊控制的發展趨勢

模糊控制的發展大致有以下幾個方向:(1)復合模糊控制器。繼續研究模糊控制和PID 控制器、變節構控制器、模糊H 控制器等的組合研究, 設計出滿足各種不同指標要求的控制器。

(2)和各種智能優化算法相結合的模糊控制。各種智能優化算法(如遺傳算法、模擬退火算法、粒子群優化算法等)能夠對模糊控制規則進行動態尋優, 故能在線修改模糊控制規則, 改善系統的控制品質。

(3)專家模糊控制。專家模糊是將專家系統技術與模糊控制相結合的產物。引入專家系統, 可進一步提高模糊控制的智能水平, 專家模糊控制保持了基于規則的方法和模糊集處理帶來的靈活性, 同時又把專家系統技術的知識表達方法結合起來, 能處理更廣泛的控制問題。

(4)多變量模糊控制。研究多變量模糊控制中存在著的多變量耦合和?維數災&等問題。

(5)很多公開發表的文獻對所設計模糊控制器的穩定性及魯棒性分析采用仿真實驗的方法, 而采用理論分析的較少。對混合模糊系統的穩定性及魯棒性分析一般有2種方法[ 5] : 第1 種方法利用模糊系統辨識的方法將控制對象變換為模糊模型表示,使整個系統變為純粹的模糊模型, 從而可采用模糊關系法及模糊相平面分析法等來檢驗系統的穩定性;第2種方法將控制器的模糊模型變為確定性的模型, 從而混合模糊系統變為常規的控制系統, 進而可采用常規的方法來對系統進行穩定性分析。例如

描述函數法、圓判據法、一般相平面法及線性近似法 等。而究竟采用模糊模型還是確定性模型則需要根據所設計系統的具體情況進行分析, 因此選擇合適的理論方法對所設計和模糊控制器進行穩定性及魯棒性分析也是模糊控制理論發展的方向之一。

結

束

語

文章對模糊控制理論的發展進行了簡要概述,對模糊控制的原理及模糊控制器的設計步驟進行了詳細介紹;對模糊控制在航空航天中應用(各種控制器的設計)進行了分析, 對模糊控制的優缺點及需要解決的問題進行了歸納和分析;最后對模糊控制的發展趨勢進行了展望。