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Research on Two-Wheeled Self-Balancing Robot Control Strategy Based on LQR-Fuzzy Algorithm

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJCA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Control and Automation SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.31-40
  • 저자
    Junfeng Wu, Xiaohan Wang, Haiying Wang
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A266820

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper, we take two-wheeled self-balancing robot as the experimental object, designing an advanced controller which not only solves the defect of the over-reliance on precise mathematical model for modern control theory, but also solves the problem of complex handling issues of the fuzzy controller under multi input and multi output situation. The designing idea is: firstly, a fusion function is gained through the feedback matrix by LQR method; the fusion function is adopted to reduce the input dimensions of the fuzzy controller, thus to control the system. Secondly, due to the quantization factor and proportional factor of fuzzy control are mainly obtained by experience, we use particle swarm algorithm to optimize the quantization factor and scaling factor of fuzzy controller in order to get an ideal control effect. Thirdly, constructing two fusion functions to fuse the six dimensional input variables from the robot, which solve the existence error between the designed decoupler from theoretical calculation and the actual situation of the system, also solve the difficulties through decouper designing. Finally, proving the validity of the control strategy through the simulation and real-time control, it shares a good theoretical and practical significance.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. System Description and Modeling of the System
  2.1 Mathematical Model of the System
  2.2 The Dynamic Model Based On Newtonian Mechanics
 3. The Design of LQR-Fuzzy Controller
  3.1 The Design of Controller
  3.2 Robot Real-Time Control Test
 4. Particle Swarm Optimization LQR-Fuzzy Controller
  4.1 The Selection of Optimal Objective Function
  4.2 The Realization of LQR-Fuzzy Control Parameter Optimization
 5. Dual Fusion of LQR-Fuzzy Controller Designing
  5.1 The Construction of Fusion Function
  5.2 The Confirmation of Fuzzy Rules
  5.3 Robot Real-Time Control Test
 6. Conclusion
 References

키워드

self-balancing robot fusion function particle swarm optimization decoupler LQR-Fuzzy controller

저자

  • Junfeng Wu [ Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin, China, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China ]
  • Xiaohan Wang [ Harbin University of Science and Technology, Harbin, China ]
  • Haiying Wang [ Harbin University of Science and Technology, Harbin, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJCA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJCA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Control and Automation
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4297
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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