文章目录前言一、系统建模二、运动方程三、LQR算法1.LQR算法2.线性化处理3.能控性质分析4 .LQR控制器设计5.Simulink建模总结 前言因为毕业设计论文研究的课题跟LQR控制算法相关，博主这几天恶补了一下之前学过的东西，像自动控制，现代控制，建模等等，于是在这里用一个简单的一阶倒立摆模型来记录一下，将复习的内容简单应用一下。一、系统建模对于一个简单的小车+一个摆杆组合成的一阶倒立摆
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2023-11-14 14:59:39
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摘要当控制系统是复杂非线性系统时，设计一类优化控制器是非常复杂的。强化学习是从与控制对象的交互中学习优化策略。本文采取强化学习方法，在未知倒立摆数学模型情况下，通过输入输出数据，实现对倒立摆的控制1引言强化学习是一门决策学科，理解最佳的方式来制定决策。在工程控制当中有一门课程叫最优控制，与强化学习使用的方法有很大的类似之处，这种基于强化学习的方法不需要建模，也不需要设计控制器，只需要构
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2024-01-06 23:06:46
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先从最简单的开始入门吧主要改动：因为原代码使用Categorical，训练效果不佳，改成了比较简单的动作选择，效果改善了。添加一部分函数的说明[Categorical, gather, clamp]强化学习类似巴普洛夫的狗环境=>观测=>动作=>环境改变=>观测通过奖励，训练模型采取更好的策略。倒立摆在倒立摆中，环境的观测值就是小车在轨道上的位置杆子与竖直方向的夹角小车速度
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2023-11-30 11:26:43
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简要回顾一下：通过对S域电路的分析，可以得到低通滤波器的输入输出特性表达式；电路的VOUT/VIN表达式是滤波器的传递函数，如果将该表达式与标准化形式进行比较，可以快速确定两个关键参数，即截止频率和最大增益；传递函数可以写成分子多项式除以分母多项式，分子多项式的根是传递函数的零，分母多项式的根是传递函数的极点。另一种说法是传递函数零导致T(s)= 0并且传递函数极点导致T(s)→∞；轮询调查导致系
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2024-01-05 21:09:40
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倒立摆_DQN算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（5）0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、ReplayMemory.py6、main.py7、最终结果8、代码下载9、参考资料 1、Agent.pyfrom select import select
import numpy as np
import Bra
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2023-11-03 09:17:11
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四、控制器设计 如前文所述，倒立摆状态空间方程表明系统能够被控制、被观测。倒立摆或者其它受控系统达到受控稳定状态，其实质上是指系统的各状态量收敛至一目标稳定值。对于状态空间描述而言，系统矩阵A的特征值为负数，对传递函数而言其特征值在复数平面的左半平面系统状态收敛。因此，设计系统控制器，其本质上是对系统极点进行从新配置。理论上，系统矩阵特征值越远离
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2023-11-03 13:12:08
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倒立摆模糊控制仿真系统设计 本文目录倒立摆模糊控制仿真系统设计实验1 单级倒立摆的PID模糊控制一、被动对象数学描述与特性分析二、模糊控制器的设计步骤与具体参数选择三、控制系统仿真程序的设计步骤与运行结果四、总结与结论实验2 单级倒立摆的分段模糊控制一、被动对象数学描述与特性分析二、模糊控制器的设计步骤与具体参数选择三、控制系统仿真程序的设计步骤与运行结果四、总结与结论 实验目的：理解和掌握模糊控
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2024-01-12 10:49:07
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PAGE摘 要倒立摆是机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域、多种技术的有机结合，其被控系统本身又是一个不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统，可以作为一个典型的控制对象对其进行研究。本文阐述了倒立摆控制系统的研究背景和发展现状，研究了二级直线式倒立摆系统的物理结构，采用拉格朗日方程建立系统的数学模型，对数学模型在平衡位置进行了线性化，从而得到倒立摆系统的线性状态空间方程，同时分析了系统
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2023-12-03 19:16:28
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1、据Nyquist曲线或Bode图设计控制器从而使闭环系统满足设计者对于频域性能的要求。基于仿真结果的分析与研究，两种方法的设计结果均满足了系统的设计要求，即：摆杆稳定时间小于秒；稳态时摆杆与垂直方向的夹角变化小于弧度。但是两种方法都只能对摆杆的角度加以控制，因为经典控制理论的研究对象主要是单输入单输出系统，不能对小车位置加以控制。致谢在此，我首先要衷心地感谢我的导师孙昌跃老师，本文
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2024-01-04 12:11:22
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硬件设计倒立摆是按照电赛的要求进行制作，硬件使用了带编码器反馈的减速电机、光电编码器和32F103ZET6单片 机最小系统。注意事项：结构一定要稳定，底盘一定要稳！倒立摆系统很敏感，一点不稳定都会进行放大，从而影响算法产生的结果反馈，给算法参数整定造成极大的麻烦。我程序中使用的光电编码器为单线脉冲加方向线，使用定时器脉冲计数功能进行读取，减速电机为AB相编码器，使用定时器的正交解码读取。下面是对最
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2023-12-18 21:58:44
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基于一阶倒立摆系统的模糊神经网络PID控制1.1 研究背景 模糊系统、神经网络和遗传算法被认为是21世纪人工智能最具发展前途的三个重要领域。它们构成了所谓的“智能计算”。随着科学技术的飞速发展，现代工业控制系统变得越来月复杂，基于精确数学模型的传统控制已经达不到理想的控制效果。智能控制是一种模拟人类智能的高级控制系统，它是基于知识的控制，是将控制者和专家经验与知识作为被控对象的模型。 倒立摆系统是
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2023-06-30 22:04:54
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倒立摆_Q-Learning算法_边做边学深度强化学习：PyTorch程序设计实践（4）0、相关系列文章1、Agent.py2、Brain.py3、Environment.py4、Val.py5、main.py6、最终结果7、代码下载8、参考资料 1、Agent.pyimport numpy as np
import Brain
# 倒立摆小推车对象
class Agent:
def
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2023-11-03 18:49:31
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对倒立摆系统数学建模PID闭环控制：[]源代码下载：[] 倒立摆系统的数学建模一般有牛顿欧拉法和拉格朗日法两种。对于结构相对简单的一阶直线倒立摆可以使用牛顿欧拉法，先对小车和摆杆进行受力分析，并分别求出他们的运动方程。将线性化后的两个运动方程进行拉普拉斯变换。最后整理后可以得到系统的状态空间方程。在许多实际的运算中，求解微分方程组会遇到较大的困难。有时，还需要确定各质点间的位移、相互作用力、速
问题回顾：
例7.22考虑图7.3所示的移动倒立摆。设M=2kg，m=0.1kg，l=0.5m。设计带降维观测器的状态反馈系统使得倒立摆在垂直位置。 建立模型
易得，该系统状态空间模型为：\[ \begin{bmatrix} \dot x_1 \\
\dot x_3 \\
\dot x_2 \\
\dot x_4
\end{bmatrix}
=
\beg
感知机（perceptron）是由输入空间（特征空间）到输出空间的函数：f(x) = sign(w*x+b), 其中w和b是感知机的权重参数和偏置参数。线性方程w*x+b=0表示的是特征空间的一个超平面，即分离超平面。首先感知机的数据集是对线性可分的数据集的，所谓线性可分就是存在这么一个超平面可以把数据完全正确的划分到两边。感知机学习的目标就是要得出w、b，需要确定一个（经
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2023-12-13 01:04:11
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一、倒立摆系统的研究目的和意义倒立摆控制系统（InvertedPendulumSystem简称IPS）是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。倒立摆的典型性在于：作为被控对象，它是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的复杂被控系统，可以有效地反应出控制中的许多问题。 对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许
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2023-10-28 01:30:26
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八、直线型一阶倒立摆设计总结 直线型一阶倒立摆系统在控制学术语描述下是一个高阶、不稳定、非线性的强耦合系统。倒立摆的实用意义明显，在生活周围中，关于受控稳定问题随处可见。人类直立行走在工程上是一个困难的问题，目前就我所知能够做到很好的直立行走和运动，唯属波斯顿动力。当然行走不限于两肢，任何个数的行走方式都可以研究。随处可见的平衡车
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2024-01-10 14:35:55
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多神经网络轨迹跟随控制（MATLAB实现）本文是我基于自己的理解实现的多神经轨迹跟随控制，可能不太正确，但仍记录下来。此题目当我刚看到的时候一头雾水，经过看PPT和自己实践貌似搞出来了，记录过程，并将结论说明如下：这张图非常重要，说明了多网络自学习控制的大致框架，在我搭建Simulink时，也是这样搭建的。 首先搭建出题目中所述的非线性动态系统如下图所示： 在学习搭建离散系统时，我也参考过CSDN
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2023-11-11 20:02:40
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在上一期中，使用DQN算法，我们让智能体能够顺利解决较大的网格迷宫问题。本期我们更进一步，尝试用DQN控制倒立摆。倒立摆是非常经典的控制问题，如果DQN能够有效实现倒立摆的控制，也就意味着DQN等强化学习算法适用于更复杂的动力学控制问题，即就是说，采用相似的思想，我们可以将强化学习算法用于机械臂控制、卫星姿态控制等工程问题上。像往常一样，想要实现倒立摆的强化学习控制，我们可以把这样一个大问题拆解成
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2023-10-10 22:48:08
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倒立摆系统是一种典型的多变量、非线性、强耦合模型，它作为一种被
原创
2022-04-16 10:40:04
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