自平衡独轮车动力学模型的建立
基于HJB方程稳定流形方法的两轮自平衡车最优控制

2023-10-28contents •引言•基于HJB方程的稳定流形方法•两轮自平衡车模型建立与描述•基于稳定流形方法的两轮自平衡车最优控制•结论与展望目录01引言1研究背景与意义23两轮自平衡车作为一种具有代表性的移动机器人,其运动控制问题一直是研究的热点和难点。
在复杂环境和未知路面上,两轮自平衡车需要实现快速、稳定、准确的运动控制,以提高其适应能力和鲁棒性。
基于HJB方程的稳定流形方法是一种有效的最优控制方法,能够为两轮自平衡车的运动控制提供新的解决方案。
03基于HJB方程的稳定流形方法作为一种先进的控制方法,还未见在两轮自平衡车的运动控制中应用的报道。
研究现状与问题01目前,针对两轮自平衡车的运动控制研究主要集中在传统的控制方法上,如PID控制、模糊控制等。
02然而,这些方法在面对复杂环境和未知路面时,难以实现快速、稳定、准确的运动控制,且鲁棒性较差。
研究内容与方法研究内容本研究旨在将基于HJB方程的稳定流形方法应用于两轮自平衡车的最优控制中,以提高其运动性能和适应能力。
研究方法首先,建立两轮自平衡车的动力学模型;其次,根据HJB方程和稳定流形方法,设计最优控制策略;最后,通过实验验证所设计控制策略的有效性和鲁棒性。
02基于HJB方程的稳定流形方法HJB方程简介HJB方程是动态规划理论中的核心方程,用于描述一个系统的最优控制问题。
HJB方程是一种偏微分方程,描述了最优控制策略的时间不一致性。
HJB方程在控制领域中广泛应用于解决最优控制问题。
010203稳定流形方法是基于动态系统稳定性的一种方法。
在动态系统中,稳定流形是吸引子的稳定状态,系统状态变量在稳定流形上变化缓慢。
稳定流形方法通过找到吸引子的稳定状态,为动态系统提供了一种有效的分析方法。
稳定流形方法的基本原理基于HJB方程的稳定流形方法的具体实现基于HJB方程的稳定流形方法是将HJB方程与稳定流形方法相结合,用于解决最优控制问题。
首先,需要建立系统的HJB方程;其次,通过稳定流形方法对HJB方程进行分析,找到最优控制策略。
自平衡小车数学模型

自平衡小车数学模型2.3.1两轮自平衡小车受力分析为了准确控制车轮转动,保持小车始终稳定的直立平衡,需要对自平衡车进行运动学分析并建立其数学模型,从而更好的设计控制系统。
为了更加直观的分析系统受力情况,下面将直立小车与单摆模型进行对比说明小车的受力情况。
重力场中使用细线悬挂的重物经抽象化便形成理想化的单摆模型,两轮自平衡车可以看作一级倒立摆模型进行分析,如图2-3所示。
单摆模型一级倒立摆模型图2-3 小车抽象为一级倒立摆模型对普通单摆进行受力分析如图2-4所示。
mg=图2-4 单摆受力分析当物体离开平衡位置后便会受到重力与线的合作用力,驱使物体回复至平衡位置。
这个力称为回复力,其大小为:=F m gθ-s in(式2-1)在偏移角很小情况下,回复力与偏移角之间的大小成正比,方向相反。
在此回复力的作用下,单摆进行周期运动。
由于空气阻力的存在,单摆最终会停止在平衡位置。
空气阻尼力与单摆的速度成正比,方向相反。
阻尼力越大,单摆会越快停止在平衡位置。
可得出,单摆保持平衡的条件有两点:(1) 受到与偏移相反的回复力作用;(2) 受到与运动速度相反的阻尼力作用。
如果没有阻尼力,单摆会在平衡位置左右晃动而无法停止。
如果阻尼力过小(欠阻尼),单摆会在平衡位置震荡。
阻尼力过大(过阻尼)则导致单摆恢复平衡时间加长。
因而存在一个临界阻尼系数,使单摆稳定在平衡位置所需时间最短。
对静止的一级倒立摆模型进行受力分析(不考虑车轮与地面的滚动摩擦力),如图2-5所示。
θsin图2-5一级倒立摆模型受力分析图由一级倒立摆模型静止时的受力分析可知,其回复力大小为:=F m gθsin(式2-2)静止的倒立摆之所以不能像单摆一样可以稳定在平衡位置,是因为在偏离平衡位置时所受回复力与其偏移方向相同,而不是相反,因此不能回复至平衡位置,而是加速偏离垂直位置直至倾倒。
经分析可知,要控制倒立摆使其能够与单摆一样能够回复至平衡位置并保持稳定有两种方案。
双轮自平衡小车的动力学建模与分析

双轮自平衡小车的动力学建模与分析作者:孙阳辛颂雷荣芳张忠秋胡琴芳来源:《硅谷》2014年第05期摘要双轮自平衡小车本身具有不稳定、非线性等特点,使得对双轮自平衡小车的控制变得相当复杂。
文章从双轮车结构出发,利用牛顿法建立数学模型,归一化处理后得到系统线性化模型,便于之后对双轮自平衡的仿真与控制。
关键词双轮自平衡小车;本质不稳定;数学模型;牛顿法中图分类号:TP242 文献标识码:A 文章编号:1671-7597(2014)05-0170-02近些年来,对移动机器人的研究越来越深入,其应用领域越来越广泛,具有广阔的研究背景。
双轮车是一种本质不稳定的特殊的轮式移动机器人,具有多变量、非线性等特征,对它的控制也比较复杂。
文章从双轮车结构出发,利用牛顿力学建立数学模型,之后进行归一化处理,最终得到了系统的线性化模型,便于进一步对双轮自平衡小车进行控制。
1 系统模型建立1.1 车轮模型以两轮轴线方向为x轴,车体前进方向为y轴,过车轮轴中点竖直向上为z轴,建立坐标系。
以右侧车轮为例,对其进行受力分析,如图1所示。
图1 两轮车右轮受力分析根据牛顿力学方程,我们可以得到:(1)(2)同理,我们可以得到左轮的平衡方程:(3)(4)其中:是车轮的质量,为轮子的半径,是车轮的转动惯量,,分别为左右车轮的线加速度,,为左右轮与地面的摩擦力,,是左右轮水平方向的作用力,,是左右轮的角加速度,,分别为左右轮的转矩。
1.2 车身模型平衡车车身的运动由绕车轴的相对转动和沿y轴方向的平动两部分构成,假设平衡车车身的倾角为,我们建立了平衡车车身的模型图(如图2所示)。
图2 两轮车车身的受力分析我们可以得到车身的平衡方程:(5)其中:(6)(7)车体的和外力矩:(8)其中:是除车轮外车身部分的质量,是车轮的平均位移,分别是左右轮的位移,,是质心的水平位移和线加速度,为车体质心到车轮轴的距离,是车身倾斜的角加速度,是左右轮竖直方向的作用力,是车体的转动惯量。
单轮自平衡机器车的系统建模与最优控制

表 1 系统参数 车轮半径 / m . 1 0 5 0 车轮质量 / k g 1 . 1 3 车体质量 / k g 1 6 . 3 3 质心到轴距离 / m 0 . 0 8 6 车轮对 Z 轴的转动 2 ·m 惯量 / k g 0 . 0 0 6 2 3 车体对 Y 轴的转动 2 ·m 惯量 / k g型和局部线性化 , 对车体的转角做如下约束 : 在平衡点附近时令 s . c i n o s θ θ p ≈θ p, p ≈1 , )~ ( )代入式 ( ) 将式 ( 可得以下线性方程组 : 2 7 1 ¨ ¨ J L L2)= M L xR -C, θ θ g P P -M θ +M p( 烄 烅 2 ¨ ¨ / / xR ( m + M +J R )= C R-M L θP . R 烆 , ) 整理式 ( 并代入系统参数可得到线性化的数学模型 : 8 x xR烌 0 0 0烄 0 R 1 烄 烄 烌 烌 烄 烌 ¨ xR 0 0 -1 1 . 3 4 0 3 5 7. 0 3 9. 7 7 0 xR ( , C) = + 0 0 1 θ 0 0 θ P P
1. 3 系统的稳定性分析
8] 因本文将单轮自平衡机器车近似为 线性定常系统稳定的充要条件是其全部特征根均具有负 实 部 [ .
不随时间改变的线性系统 , 故可以通过线性定常系统的稳定性判据对系统进行判稳 . 由特征值方程
λ -1 I -A|= λ |
0 0 0 可得系统的特征值为
0 1 . 3 4 0 3 5
西 安 工 程 大 学 学 报 ’ o u r n a l o f X i a n P o l t e c h n i c U n i v e r s i t J y y ( ) 总1 8 卷第 1 期 ( 2 5 期) 2 0 1 4年2月 V o l . 2 8, N o . 1 S u m. N o . 1 2 5 第2 ) 6 0 0 0 6 7 4 4 9 X( 2 0 1 4 1 0 7 7 7 1 文章编号 : - - -
基于姿态控制的自平衡独轮车设计

基于姿态控制的自平衡独轮车设计
李智康;赵力;袁梅
【期刊名称】《测控技术》
【年(卷),期】2016(035)001
【摘要】自平衡独轮车是一种模拟人骑行独轮车行为构建的一种自平衡系统,它与地面的接触点只有一个,是一种典型的非完整、非线性、静不平衡系统.设计了具有姿态控制平衡棒和无轮毂外轮机构的自平衡独轮车系统,建立了前后及左右平衡运动状态下的运动学和动力学模型,并在系统特性分析的基础上,进行了运动平衡控制问题的研究.验证了这种自平衡系统的机械与电气系统的可行性,并提出了一种有效的控制方法.
【总页数】4页(P81-84)
【作者】李智康;赵力;袁梅
【作者单位】北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100191
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.独轮车自平衡控制系统实验平台设计 [J], 吕强;王平;张皓洁
2.遥感相机姿态控制轴的动平衡结构设计与验证 [J], 刘丙友;竺长安;郭杰;金一
3.自平衡独轮车的研究与设计 [J], 段丽娜;赵金
4.载人自平衡电动独轮车的控制系统设计 [J], 叶秀敏;魏巍
5.基于PID算法控制的电动自平衡独轮车设计 [J], 甄圣超;高远;黄康;张昭;杨培东因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
两轮自平衡车横向动力学建模与控制研究进展

?执行机构与控制算法
当两轮车前进速度满足 ZJ#Z#Z4时"在外界扰动 下"具有一定的姿态回复能力% 而在两轮车实际行驶 过程中"速度并不能总是满足上述条件"如两轮车启动 时速度 Zb" eZJ% 为了使两轮车在更大的速度范围内 具备保持姿态平衡的能力"需要在两轮车车体上安装 驱动机构"以产生侧倾方向的力矩来维持两轮车姿态 平衡% 目前主要使用重量平衡体(转向控制器和控制 力矩陀螺仪 % 种驱动机构% ?重量平衡体控制
熊宇聪等两轮自平衡车横向动力学建模与控制研究进展
两轮车在加速度作用下达到一定车速时"还需考虑空 气阻力&#< A#8' %
两轮车横向动力学模型除了受到加速度影响外" 还受到轮胎顺应性的影响% 轮胎顺应性主要影响两轮 车的抖动运动(侧滑运动和高速运动&#=' %
@D*)NWD&#&' (L-(D.F 和 VK.*4	' "以及 ?7_),+&#$' 等 人对两轮车轮胎顺应性影响进行了相关研究% 研究表 明轮胎的顺应性导致轮胎受力情况复杂"其受力不仅 取决于轮胎侧滑位移的大小和轮胎的柔性"还取决于 轮胎框架的刚度%
图 ! HD,ID((-AY4/^^()模型特征根 E/J7,)!aH4D,D*+),/M+/*,--+M-GHD,ID((-AY4/^^()Q-F)(
HD,ID((-AY4/^^()模型描述了两轮车匀速直线行 驶过程中"受到外力矩扰动时的姿态动力学性质% 但 是该模型成立的假设条件有一定的局限性"如未考虑 前向加速度与轮胎顺应性对两轮自平衡车姿态动力学 模型的影响等% !&"?7,89,::; < =>?@@:A 扩展模型
独轮自平衡车设计方法研究

独轮自平衡车设计方法研究独轮自平衡车作为一种新型的交通工具,具有高效、便捷、环保等优点,逐渐成为了城市短途出行的理想选择。
然而,由于其独特的平衡原理和复杂的控制系统,独轮自平衡车的研发和设计存在较大的难度。
因此,本文旨在研究独轮自平衡车的设方法,为相关领域的设计和研究提供参考。
早期的独轮自平衡车设计主要依赖于模拟实验和经验设计,缺乏系统性和科学性。
随着控制理论和计算机技术的发展,现代的独轮自平衡车设计已逐渐转向数字化和智能化。
现有的研究主要集中在动态平衡控制、动力系统优化、稳定性分析等方面。
虽然这些研究取得了一定的成果,但仍存在稳定性不足、控制精度不高等问题。
本文采用理论分析和实验研究相结合的方法,对独轮自平衡车的设计进行了深入探究。
通过建立数学模型对独轮自平衡车的平衡系统和控制系统进行分析;利用实验手段对所设计的独轮自平衡车进行测试和验证,收集相关数据;对实验数据进行统计分析,对独轮自平衡车的性能进行评估。
通过实验研究,发现所设计的独轮自平衡车在平衡控制和动力系统方面均表现出较好的性能。
对比传统的不平衡原理,本文所设计的独轮自平衡车具有更高的稳定性和更强的适应性。
通过调整参数和优化设计,独轮自平衡车的控制精度得到了显著提高。
本文对独轮自平衡车的设计方法进行了深入研究,通过理论分析和实验研究,证实了所设计独轮自平衡车的可行性和有效性。
然而,受限于实验条件和时间,本研究仍存在一定的局限性。
未来的研究方向可以包括进一步优化控制算法和完善稳定性分析,提高独轮自平衡车的性能。
独轮自平衡车作为一种创新的交通工具,具有广泛的应用前景。
未来可以将其应用到个人交通、物流运输、公共交通等领域中,发挥其高效、便捷、环保等优势。
同时,随着技术的不断发展,独轮自平衡车的智能化和自主化程度也将得到进一步提升,成为未来城市交通的重要组成部分。
随着科技的不断进步,双轮平衡车作为一种智能代步工具,越来越受到人们的。
这种车辆以其灵活方便、节能环保等特点,被广泛应用于个人交通、物流运输、公共交通等领域。
平衡车运动方程

平衡车运动方程一、平衡车运动方程平衡车是一种无人驾驶的车辆,它通过电机、传感器和控制器来实现自动平衡和控制。
它的运动方程描述了平衡车的运动规律,是平衡车运动控制的基础。
1、动力学模型平衡车的动力学模型可以表示为:M(θ)*ddθ/dt^2 + C(θ,dθ/dt)*dθ/dt + G(θ) = T(t)其中,M(θ)是平衡车的转动惯量,C(θ,dθ/dt)是惯性阻尼系数,G(θ)是重力力矩,T(t)是电机的输出力矩。
2、状态空间模型由于平衡车的运动是非线性的,因此可以使用状态空间模型来描述它的运动规律:x′ = Ax + Bu其中,x′表示状态变量的导数,A是状态空间矩阵,B是输入矩阵,u是控制量。
3、控制方法控制平衡车的运动可以采用PID控制器,它能够根据设定的参数实现自动控制,从而达到自动平衡的目的。
PID控制器的运动方程为:u = Kp*e + Ki*∫e + Kd*(de/dt)其中,Kp、Ki和Kd是PID控制器的参数,e是误差,de/dt是误差的导数。
4、模型预测控制模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种基于模型的控制策略,它能够根据模型预测系统未来的状态,从而实现预测控制。
MPC的运动方程为:u = argmin (Kp*e + Ki*∫e + Kd*(de/dt))其中,Kp、Ki和Kd是MPC控制器的参数,e是误差,de/dt是误差的导数。
5、综合控制综合控制是将PID控制、模型预测控制和其他控制方法结合起来,使用多种控制策略实现自动控制的方法。
综合控制的运动方程为:u = f(Kp*e + Ki*∫e + Kd*(de/dt),A,B)其中,Kp、Ki和Kd是PID控制器的参数,e是误差,de/dt是误差的导数,A和B是状态空间矩阵和输入矩阵。
二、总结以上就是平衡车运动方程的概述,它涉及到动力学模型、状态空间模型、PID控制、模型预测控制和综合控制等控制方法。
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2 自平衡独轮车动力学模型的建立2.1 自平衡的原理动态平衡原理即为自平衡独轮车的工作原理。
通过运动补偿算法,运用加速度传感器和陀螺仪对车体姿态测试,同时借助精密的伺服控制系统高敏地对电机进行驱动,并作适度的调节,从而使整个车体的平衡性以及稳定性得到确保。
由图 2.1能够得出,自平衡独轮车的车体摆动和它的转动是存在一定分离性的,驾驶人员的两腿将车身的两端夹紧,进而和车体产生了一个整体。
一旦其身体倾向后方,那么驱动车轮就会朝后转,从而防止车体倒向后方;反之,若是朝前,那么车轮就会朝钱转;若其身体处于竖直状态,那么则独轮车也就表现为动态平衡。
独轮车控制系统的重中之重就是平衡控制。
就自平衡独轮车加以建模并做深度分析,便能够对系统的特性产生更多的了解,这对于相应控制算法的设计规划甚为有益。
图2.12.2动力学建模2.2.1 物理模型化简自平衡独轮车不是平面机构,需要采用空间坐标的方式对其进行分析,坐标定义可详见图2.2,能够看出其自由度共有6个,其中平移、旋转各为3个。
俯仰角Ψ、横滚角γ、偏航角Φ均为其旋转姿态角。
因为独轮车的左右方向以驾驶者自身的调节为主,只能够控制前方和后方,故而把模型简单化至x o z平面,仅对这两个方向上的平衡控制进行探讨。
图2.2运动学是力学的一个分支,主要是站在几何的视角上来对物体位置伴随时间的波动规律进行阐述及探究的,刚体的运动学以对其自身的运动特性的研究为主,譬如转动经过、位移、角速度及其加速度等。
由于有部分难以测得的因素存在于独轮车的机械零件以及运动经过当中,因而必须对其做简化建模,因此作如下假设:1驾驶者和独轮车运动相同,可将二者看成一个整体,假定是刚体;2行走轮为质心在圆心的空心圆环;3在独轮车行驶期间,车轮和地面从始至终都处于彼此接触的状态,且一直是纯滚动;4忽略其他摩擦和外界干扰。
基于以上条件,我们进行独轮车物理模型化简如图 2.3,Φ为车轮转过的角度,θ为车体的倾角。
图2.3为了方便建模,我们做出了参数定义如表2.1表2.1测出电机和轮胎质量 m 、 车身和骑行者质量 M 、车身等效质心至电机转轴的间距 L 、车轮半径r 分别为10kg 、80kg 、0.8m 、0.2m 。
按照运算转动惯量的公式,即可把车轮、车身二者分别对电机转轴的转动惯量I 、p I 算出,即222.05.0m kg mr I ⋅==( 2.1 )22683)2(m kg L M I p ⋅== ( 2.2 )2.2.2 动力学建模本文采用牛顿力学分析方法,主要对自平衡独轮车车轮的受力情况进行研究,将动力学方程全面得出。
该研究法见图 2.4能够体现出来 。
图 2.4经过分析,得到车轮的受力表示图,由图知道车轮受力情况可分为两种,一种是水平方向,另一种是竖直方向,同时车轮本身存在转矩,分析后可建立下列方程:水平方向:F f x m -= ( 2.3 ) 竖直方向: 0=--=mg N P y m ( 2.4 ) 车轮转矩方程 : rf T I -=φ (2.5)车轮位移加速度和转动角加速度存在如下关系 :rx φ =(2.6)将式(2.6)代入式(2.5),可得 :r rf T Ix )(-= (2.7)我们按照对车轮受力状况的解析途径,来分解剖析车身的受力状况,可见图 2.5。
图 2.5解析车身受力分析图,我们知道车身受力情况分两种,即水平、竖直两个方向,同时车身本身具有转矩,所以可以列写以下方程:水平方向 :F xM p = (2.8)竖直方向 : Mg P yM p -= (2.9) 车身转矩方程 :T FL PL I p --=θθθcos sin (2.10) 由图可知 :θs i n L x x p += (2.11)θcos L y y p +=(2.12)则: θθθθsin cos 2 L L xx p -+= (2.13)θθθθcos sin 2 L L yy p -+= (2.14)由式 (2.3)和式(2.5)得:F rr x m -=..xI -T (2.15) 由式(2.8)和 (2.11) 可得:F L L x M =-+)s i n c o s (2θθθθ (2.16)将式(2.16) 代到式(2.15) 可得:)sin cos (xI -T 2..θθθθL L x M rr x m -+-= (2.17) 将(2.17)化简为:0)(sin cos 22=-+++-rT x r I m M ML ML θθθθ (2.18) 将式( 2.9)式( 2.14)式( 2.16)代入( 2.10) 得 :T L L xML g L L y ML I p --+-+--=)sin cos (cos cos sin (sin 22θθθθθθθθθθθ ) (2.19)因为0=y式(2.19) 化简为: 0sin cos )(2=+-++T MLg x ML ML I p θθ(2.20) 在控制原理中,可以用下面的形式表示系统的状态方程:⎪⎩⎪⎨⎧+=+=)()()()()()(t t t t t t DU CX Y BU AX X(2.21)式子里, )(t X 、)(t X 、A 、B 、U 、)(t Y 分别是系统状态变量、此变量的一阶导数、系统的状态矩阵、输入变量矩阵、输入向量、输出变量,而C 、D 均为输出矩阵。
按照式子(2.21),可得出独轮车状态方程,即:⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡DTx x C xx BT x x A x x Tθθθθθθθθ (2.22) 式子里x 及x 是车轮的水平位移及速度, θ及θ 是车身的俯仰角度及角速度; Y (t) 、X (t)分别是输出变量、系统的状态变量,且前者恰好是后者,输入向量U=T式子 (2.18)及(2.20)综合成式(2.22)的形式 得:[]⎪⎪⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎪⎪⎨⎧⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡θθθθθθθθθθθ x x xx T g g f f x xxT1111)()(00)()(2121 (2.23) 其中:)sin sin (1221θθθaMLg cML a bc f --=)(121a r ca bc g +-=)sin sin (1222θθθ aML bML a bc f --=g 2=2a -bc 1- ( ra+ b) θcos ML a =2r Im M b ++= 2ML I c p +=从式子(2.21)能够获悉,自平衡独轮车系统具有高阶次和非线性的特点。
借助 Mat lab软件里面的 Simulink 工具箱来仿真式子(2.23)所表示的独轮车动力学模型,从而对模型的无误性进行检验及证实。
在此工具箱里面,把仿真框图画出,可见图 2.6 ,同时在仿真模型里面代入详细的参数值。
其中,约束倾斜角度θ的角度,使其不超过(−π/2,π/2),故而,若θ超出此范围则表明独轮车完全倒地,角度值是固定的。
图 2.6 独轮车仿真示意图在没有对外部控制实施加设期间,即也系统输入T = 0的时候,令车体之前倾角在0.1rad 时,该独轮车的运行时间v和倾斜角度θ的波动曲线见图2.7能够体现出来。
由零输入响应的模拟波形可以清楚的知道够,在没有对电动独轮车外部控制实施加设时,如果车体具有少量的倾斜,那么车体终究会倒地,在其倒下的同时独轮车的运行方向与倾倒方向恰恰相反。
图2.7系统零输入响应图如果系统的起初状态为0,则其输入 T 在 0.5s 的时候从 0 逐渐变成了 2,那么即在0.5s,而独轮车电机的转矩输出是2N ∙ m,可将其v与θ的波动曲线得出,详见图 2.8。
从零状态响应的仿真波形能够获悉,此电机对转矩输出的时候,其倾倒的方向与它自身的行进方向相反。
图 2.8系统零状态响应图从以上的仿真结果不难发现,这和现实的车体运行状况大致无异,可以说建模的无误性得到了检验及证实。
3.2 平衡算法借助设立及分析自平衡独轮车动力学模型,可以获知独轮车系统具有非线性、非稳定性、高阶次的特点。
此类独轮车是基于自平衡独轮机器人发展而来的,故而其平衡控制算法极多。
譬如,线性控制算法、智能控制算法当中分别有多种控制。
以下就这两种算法里面的PID 控制、模糊控制展开详细的探讨及分析,并对其在自平衡独轮车系统当中所展现出来的控制成效进行对比。
3.2.1 PID算法此算法极具代表性,它是工业控制领域当中有效性最高的一种控制手段,优势是复杂度低、易于整定参数、鲁棒性佳等,运用于多个领域之中。
借助对给定值和现实输出值的偏差的比例(Proportion )、微分(Differential )、积分(Integral )进行线性组合来达成对被控对象的有效控制,这样的经过即为所谓的 PID 控制。
图 3.3是模拟 PID 的原理框图,其中,r(t)、y(t)分别是系统的给定量、输出量,e (t)是此二者相减之后得出的偏差,也就是)()()(t y t r t e -= ( 3.11 )图3.3模拟 PID 的输入、输出量分别是 e(t)、u(t),且后者对被控对象产生影响,从而得到模拟 PID 的控制算法:dtr de T dt t e T t e K t u dip )()(1)([)(t++=⎰( 3.12) 1、比例部分比例部分的数学式表示是:)(t e K p ⋅在模拟PID 控制器里,比例环节主要用以对偏差瞬间做出反应。
若有偏差出现,那么马上就会有控制作用出现在控制器中,使得控制量朝着降低偏差的方向波动。
比例系数K p 决定了控制作用的大小,前者愈大则后者愈强,同时过渡过程愈快,控制过程的静态偏差也愈小;反之,出现振荡的几率就会比较高,从而使系统处于非稳状态。
因而,必须挑出适宜的 K p ,唯有如此,才会收获较小的静差及过渡时间的效果,并且非常平稳。
2、 积分部分积分部分的数学式表示是: ⎰tip t e T K 0)( 由上式能够看出,但凡有偏差e(t)出现,那么它的控制作用就持续上涨;唯有在e(t)=0的时候,它的积分才可以是一个常数,而控制作用才会是一个不会上涨的常数。
因而,积分部分能够把系统的偏差清除掉。
尽管积分部分的调节效用能够把静态误差除去,然而也会造成系统响应速度的减缓以及超调量的上涨。
积分常数Ti 愈大,则积分的累积作用就愈加微弱,这个时候系统在过渡之时无振荡出现;然而若将Ti 提高,那么清除该误差的经过就会变长,但是却能够使超调量有所下降,同时系统的平稳性也会上涨。