移动式倒立摆系统的自平衡控制方法及自平衡车智能控制系统

摘要

本发明公开了一种移动式倒立摆系统的自平衡控制方法，对移动式倒立摆系统的状态信号的采集，采用小波拓扑网络与调整器相结合的滤波处理数据方式，并辅以采用信号融合技术，经过不断地调整小波拓扑网络有效输入值进入各个滤波节点的输入数据、中间数据和输出数据，完善系统输出的被控系统控制数，提高倒立摆的工作的稳定性和可靠性，提高基于倒立摆系统的电动代步工具的驾乘稳定性、安全性和舒适性。本发明公开了一种自平衡车智能控制系统，通过滤波处理单元与信号融合单元，提高电气系统和机械系统的联合控制和信息反馈的能力，减少由于自平衡车运动中产生的微小扰动，提高智能化程度，更加方便、易用、舒适和平稳，降低成本，提高了性能价格比。

主权项

一种移动式倒立摆系统的自平衡控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1: 在分析检测倒立摆系统保持各种状态所生成的一系列传感器测量信息情况下，采用小波滤波处理单元，形成由一组权重参数组成的标准数据系列作为当前控制策略，来构建通过小波滤波方法的权重函数生成的一系列权重值的参数表，从权重函值的参数表中，选择能够使倒立摆系统维持平衡稳定状态的一个当前控制策略的一组权重值作为倒立摆系统初始时刻的控制策略；S2: 应用当前控制策略初始化倒立摆系统，并初始化小波拓扑网络权重参数，缓存对于倒立摆系统的上一状态时的小波拓扑网络的一组权重值作为使倒立摆系统维持平衡稳定的当前控制策略；S3: 通过信息采集单元，处理对于倒立摆系统的当前状态的各传感器的测量信息，将各传感器的测量信息模拟信号读取后转换为数字信号，获取对于倒立摆系统的当前状态的各传感器的信息采样值，将各传感器的信息采样值作为小波拓扑网络的当前有效信息输入值；S4: 采用小波滤波处理单元，根据在上述S2步骤中调用的当前控制策略以及在上述S3步骤中的小波拓扑网络的当前有效信息输入值，对相应的滤波节点采用小波拓扑网络，生成使倒立摆系统维持平衡稳定的当前有效的算法控制数；S5: 采用小波滤波处理单元，根据在上述S4步骤中的倒立摆系统的当前有效的算法控制数、在上述S2步骤中调用的当前控制策略和在上述S3步骤中得到的各传感器的信息采样值作为小波拓扑网络的当前有效信息输入值，经过数据修正来调整小波拓扑网络输入值的权重，提供倒立摆系统下一状态维持平衡稳定的控制策略；S6: 监测并判断在上述S5步骤中的当前控制周期修正过程的完成状态：如果当前控制周期修正过程未完成，则返回上述S3步骤中，继续更新对于倒立摆系统的当前状态的各传感器的测量信息，直至得到对于倒立摆系统的下一状态维持平衡的控制策略；如果当前控制周期修正过程已经完成，则通过中央控制单元对当前有效的算法控制数进行数据处理，生成可供被控系统的当前实际控制数，再将可供被控系统的当前实际控制数输入倒立摆系统的运动执行机构，使倒立摆系统在当前状态时维持平衡状态，并返回上述S2步骤中，继续调用使倒立摆系统维持平衡稳定的当前控制策略，并进行后续循环。