两轮自平衡电动车的建模与控制研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·两轮自平衡电动车设计难点 | 第14-15页 |
| ·模型的建立 | 第14页 |
| ·状态信息的获取 | 第14页 |
| ·自平衡控制算法 | 第14-15页 |
| 2 两轮自平衡电动车数学模型 | 第15-26页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·两轮自平衡电动车的结构和动平衡原理 | 第15-17页 |
| ·两轮自平衡电动车的结构 | 第15-16页 |
| ·两轮自平衡电动车的动平衡原理 | 第16-17页 |
| ·两轮自平衡电动车的动力学模型 | 第17-23页 |
| ·建模的假设条件 | 第17页 |
| ·建立参考坐标系 | 第17页 |
| ·系统模型参数 | 第17-18页 |
| ·系统动力学分析 | 第18-23页 |
| ·直流电机的模型 | 第23页 |
| ·两轮自平衡电动车可控角度的推导 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 两轮自平衡电动车控制系统的设计 | 第26-37页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·系统模型的解耦 | 第26-27页 |
| ·控制策略的选择 | 第27-29页 |
| ·卡尔曼滤波融合算法 | 第29-32页 |
| ·陀螺仪和加速度计惯性传感器的介绍 | 第29页 |
| ·卡尔曼滤波器 | 第29-31页 |
| ·基于卡尔曼滤波的传感器数据融合 | 第31-32页 |
| ·最优控制器LQR原理及设计 | 第32-35页 |
| ·LQR原理 | 第32-35页 |
| ·LQR的设计 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 4 基于改进的自抗扰控制算法 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·常规PID控制算法介绍 | 第37-38页 |
| ·自抗扰控制算法介绍 | 第38-42页 |
| ·跟踪微分器 | 第39-40页 |
| ·扩张的状态观测器 | 第40-41页 |
| ·非线性误差反馈律 | 第41-42页 |
| ·改进的基于自抗扰控制技术的自适应算法 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 系统的软硬件设计与仿真 | 第45-64页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·系统控制的总体方框图 | 第45-46页 |
| ·两轮自平衡电动车系统的MATLAB仿真 | 第46-51页 |
| ·LQR仿真 | 第47-49页 |
| ·基于自抗扰控制算法的仿真 | 第49-51页 |
| ·系统的硬件电路设计 | 第51-62页 |
| ·直流电机的选择 | 第51-52页 |
| ·MOSFET驱动电路设计 | 第52-53页 |
| ·姿态信息测量电路设计 | 第53-56页 |
| ·MCU控制电路 | 第56-57页 |
| ·电流采样及调理电路设计 | 第57-58页 |
| ·欠压保护电路的设计 | 第58-59页 |
| ·状态显示电路设计 | 第59-60页 |
| ·编码器接口电路 | 第60-62页 |
| ·系统软件设计 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 实验结果与分析 | 第64-69页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·系统调试过程 | 第64-66页 |
| ·两轮自平衡电动车功能测试 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 7 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文的主要工作 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 附件一 | 第75-76页 |
