基于分段遗传算法的倒立摆摆起控制研究

刘白雁，曾　镛
武汉科技大学机械自动化学院，武汉湖北

摘　　　要：针对倒立摆摆起这类复杂非线性系统的优化控制问题，提出了一种基于遗传算法的近似全局较优化的控制方法。在导轨长度和控制力受限的情况下，从倒立摆的物理特性出发，以摆杆进入上半平面前的较后一次角速度为零的时刻为分界时刻，将摆起过程分成两个阶段，分别使用自适应交叉、变异算子的遗传算法搜索每个阶段的较优控制决策，实现了1.9s内一级倒立摆的成功摆起。这种方法可以简化控制规则，优化摆起时间，并使摆杆更加平稳地进入稳摆控制。仿真和实时控制实验，说明该方法是可行的。
关　键　词：倒立摆；较优控制；遗传算法；优化

引　言
倒立摆摆起和稳摆控制近年来已经成为控制领域研究的热点。现有的大多数摆起控制方法，如仿人智能控制的方法［１］、基于能量的摆起方法［２］，以及预测的方法［３］等，都是依据倒立摆的状态来判断（或计算）当前应施加的控制力，对控制力本身不做优化，其优化对象是用于决策的某些参数。也有部分摆起方法，如摹矩阵方法［４］，将倒立摆摆起转化为多段决策的较短路径问题来处理，是一种全局寻优的方法。但是由于求解规模的限制，文献［４］只能保证在控制力只取两个边界值时获得可能的全局较优解，而当控制力在许可范围内可任意取值时，摹矩阵方法将因路径太多而难以应用。而使用遗传算法寻优能够克服求解规模太大所带来的困难，能有效地减少计算量，节省计算时间，可获得控制力许可范围内可能的全局较优解。

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