基于滑模变结构的自行车机器人算法研究

缺乏、安全感 2024-02-20 12:55 27阅读 0赞

目 录  
摘 要 I  
ABSTRACT II  
第1章 绪论 1  
1.1 研究背景及意义 1  
1.2 国内外研究现状 2  
1.3 本文主要研究内容及目标 4  
1.4 本文结构 5  
第2章 自行车机器人及其数学模型 7  
2.1 自行车机器人常见建模方法概述 7  
2.2 自行车机器人的数学模型建立 7  
2.3 本章小结 10  
第3章 基于非奇异终端滑模的控制器设计及仿真 11  
3.1 滑模变结构控制概述 11  
3.1.1滑模变结构控制原理 11  
3.1.2 滑模变结构控制器的设计方法 12  
3.1.3滑模控制系统抖振问题及其解决方法 13  
3.2 非奇异终端滑模控制器的设计 14  
3.3 非奇异终端滑模控制器的仿真 17  
3.4 本章小结 18  
第4章 基于超扭曲算法的滑模控制器设计及仿真 19  
4.1 二阶滑模控制算法概述 19  
4.1.1 二阶滑模控制原理 19  
4.1.2 常见二阶滑模控制算法 20  
4.2 基于超扭曲算法的滑模控制器设计 22  
4.3 基于超扭曲算法的滑模控制器仿真 25  
4.4 本章小结 27  
第5章 基于超扭曲算法的非奇异终端滑模控制器设计及仿真 29  
5.1 基于超扭曲算法的非奇异终端滑模控制器设计 29  
5.2 基于超扭曲算法的非奇异终端滑模控制器仿真 33  
5.3 基于改进型超扭曲算法的非奇异终端滑模控制器设计 34  
5.4 基于改进型超扭曲算法的非奇异终端滑模控制器仿真 37  
5.5 本章小结 39  
第6章 自平衡自行车机器人的实物验证及结果分析 40  
6.1 自行车机器人物理结构介绍 40  
6.2 系统控制流程及模块介绍 41  
6.3 系统实验方案设计及软件介绍 44  
6.4 系统实验结果及其分析 45  
6.5 本章小结 51  
第7章 工作总结与展望 52  
7.1 工作总结 52  
7.2 研究展望 53  
致 谢 54  
参考文献 55  
1.3 本文主要研究内容及目标  
上一节介绍了国内外学者的研究现状，可以看出他们已经在自行车机器人领域完成了大量的研究，并且已经在自行车机械结构改进、数学模型建立、运动学分析和控制器设计等研究方向取得了长足的进步。但是以上大部分的研究成果还是在理想环境中取得的，将它们应用在实际复杂的地形环境和强干扰环境中存在较大的难度，而且在自行车机器人运动的过程中，大部分的研究并未考虑外界随机的动态干扰，而这将会给控制系统的鲁棒性带来巨大考验。此外，自行车机器人在工作的过程中，会受到侧向风阻、系统参数变化和其他外界干扰，以上大部分的研究成果还没有将这些情况加以考虑。而且使用一般建模方法对自行车机器人系统进行建模时，得到的数学模型的精确度有待提高。在传统控制器的控制下，虽然可以实现自行车平衡控制，但是系统侧向倾斜角度稳定性和抗干扰能力还有待加强，所以开展自行车机器人的理论和实物研究还有较大的发展空间。在开展研究的过程中，需要综合考虑实际因素对自行车机器人正常工作造成的干扰，并据此完善自行车机器人的数学模型，优化控制系统的控制算法。因此，还需要针对自行车机器人自平衡控制问题进行深入研究，设计并验证具有可靠性能和强抗干扰能力的自行车机器人平衡控制系统。本文主要研究内容包括以下几个方面：  
建立数学模型。建立自行车机器人数学模型是进行自行车机器人自平衡控制研究的第一步，是后续进行控制器设计和仿真及实物实验的基础，所以有必要建立一个精确而又简洁的系统模型。目前，数学建模的方法主要有拉格朗日方程法、牛顿-欧拉法、罗斯方法和动量矩定理法。在对自行车机器人建模的过程中，需要考虑模型精确性和简洁性之间的矛盾，由于自行车机器人是一个不稳定的非线性系统，所以在建模的过程中，需要考虑大量系统参数和相关度，并且还要考虑实际情况对自行车机器人系统造成的影响，导致模型过于复杂，不利于方程求解和后续控制器的设计。此外，由于多个系统参数之间存在强耦合性，导致对系统方程进行求解难度较大，所以一般会对系统模型做一些合理假设，对某些非线性参数进行线性化处理，从而简化系统模型。但是这样会造成模型精确性有所降低，与实际精确模型之间存在偏差。所以如何选择合适的模型建立方法，保持模型精确性和简洁性之间的平衡，得到二者兼顾的系统模型，将直接影响到后续控制器的设计。  
设计控制器。设计控制器是实现自行车机器人平衡控制和进行后续仿真及实物验证的关键。目前国内外学者设计的控制器主要是基于PID模糊控制算法、神经网络控制算法、滑模变结构控制算法等新型控制算法。但是在建模的过程中，为了保证模型的简洁性，对模型做出了一些合理假设和线性化处理，导致系统模型精确性有所降低，这就要求设计的控制器能够容忍一定的模型偏差。此外，自行车机器人在正常工作的时候会受到系统参数变动和外界动态干扰的影响，导致系统稳定性降低，传统PID控制器难以满足控制要求，在面对外界动态干扰时鲁棒性较差。虽然传统滑模变结构控制器抗干扰能力较强，但它无法使系统状态在有限时间内收敛为零，所以还需要进行更加深入的研究，设计更有效的控制器，提高系统鲁棒性和稳定性。而且对于传统滑模变结构控制器，为了抵消系统参数干扰和外界动态干扰，需要设置较大的切换函数增益，导致控制器输出值产生较大的抖振现象，而抖振问题会对控制系统造成损害，阻碍将相应控制系统应用在实际中，所以要求在不降低控制器抗干扰能力的前提下，尽可能降低系统输出抖振的幅度。上一节提出的控制方法和策略还没能很好地解决这些问题，因此，设计一个更有效的控制器是本次研究的关键。  
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