本章总结及进一步研究目标

8.3.1　工作总结

本章首先介绍并讨论了倒立摆系统的研究意义,理论与应用研究概况,并重点综述了几种典型智能控制策略。随后针对具有复杂非线性、强耦合、快时变特征多级倒立摆系统,提出了两种进化控制方案。

方案一在综合控制性能指标函数加权ITAE导引下,应用作者提出的自适应遗传寻优策略,寻求使系统整体性能达到满意的线性控制器参数;

方案二首先通过进化算法搜索出传统控制方案的优化参数,继而引入灰色关联度分析、相关性分析并证明了控制方案一中诸因素间存在着严重的相关性,最后针对这一问题运用主成分法和遗传算法相结合的方法来消除冗余信息,实现满意控制。

仿真实验表明:

(1)所提出的两种倒立摆进化控制策略具有良好的动稳态特性,其中第一种策略的控制曲线具有很好的平滑性能,显示出进化计算在大范围寻优方面的优势。

(2)所提方法具有良好的抗干扰性能和鲁棒性。

(3)计算量较大,宜离线充分学习,继而在线微调。

(4)基于主成分分析的多级倒立摆进化控制具有良好的动稳态特性和抗干扰性质。与8.1节所述方案相比较,该方案消除了各因素间存在的严重相关性,解释性强,计算量相对较小。

8.3.2　进一步研究目标

虽然所提出的两种控制策略在多级倒立摆控制中效果令人满意,但仍然存在如下缺点:

(1)计算量大,在线寻优较难实现。

(2)应用主成分分析方法时,数据集合的选取及处理原则尚无理论指导。

除此以外,本研究只进行了直线轨道的倒立摆系统控制,对其他情况(如斜轨)尚未进行研究,因此,作者将针对上述问题,进一步开展研究,以期获得可针对不同轨道不同环境下能够有效实现在线自适应调整的多级倒立摆智能控制方案,并成功应用于实际系统。