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两轮自平衡电动车控制系统设计与研究

发布时间:2017-09-11 21:25

  本文关键词:两轮自平衡电动车控制系统设计与研究


  更多相关文章: 自平衡 互补滤波 PID控制 电机驱动


【摘要】:两轮自平衡电动车作为一种代步工具,构思源自于倒立摆,系统本身是一个不稳定体,需要施加控制方法使其保持动态稳定。姿态检测、平衡控制算法、电机驱动共同完成了平衡车的控制任务,姿态检测为控制系统提供实时反馈信息,平衡控制算法根据实时反馈信息输出驱动指令控制驱动系统保持车体平衡。稳定、准确、动态性能好的姿态检测系统及平衡控制算法是两轮自平衡车控制系统研究的核心内容,是两轮自平衡车能够安全可靠运行的保障。本文在总结和归纳国内外两轮自平衡车的研究现状后,从姿态检测模块、处理器模块、电机驱动模块对两轮自平衡车进行设计与研究。选用运动传感器MPU9150完成姿态检测与采集,主控制器采用的是stm32系列微处理器,选用250w、24v的直流无刷电机作为动力,设计电机驱动板,组装两轮自平衡电动车模型。编写姿态数据处理程序、无刷电机驱动程序、平衡控制程序,通过分析两轮车样机运动状态,验证本文设计的控制系统的可行性。本文针对两轮自平衡车的实物模型,运用动力学方法及拉格朗日方程法对平衡车进行模型建立。得到平衡车的模型方程,并以此模型设计运动控制算法,通过MATLAB仿真分析控制效果,得到理论分析结果。在实际设计过程中,姿态检测是平衡车整个控制系统的基础,为了得到稳定可靠的的车体姿态信息,采用互补滤波对陀螺仪和加速度两者所采集的数据进行优化处理,设计了一种基于多传感器数据融合的姿态检测系统,使平衡车在单一传感器失效的情况下能够继续正常运行,具备一定的容错性。在运动控制策略方面,从系统的稳定性、快速性和准确性上考虑,选择经典的PID控制器,结合车体姿态数据,得到驱动电机的PWM值,实现两轮自平衡车的动态平衡。通过对系统进行相关的实验设计,验证了本文所设计的两轮自平衡车控制系统的稳定性和可靠性,可为今后两轮自平衡车的研究和设计提供新的借鉴思路,具有一定的创新性和应用价值。
【关键词】:自平衡 互补滤波 PID控制 电机驱动
【学位授予单位】:华东交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:U48;TP273
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 绪论7-13
  • 1.1 引言7-8
  • 1.2 两轮自平衡车的研究现状8-11
  • 1.2.1 国外研究现状8-10
  • 1.2.2 国内研究成果10-11
  • 1.3 目前两轮自平衡电动车控制研究存在的问题11
  • 1.4 本文研究的主要内容11-13
  • 第二章 系统构成与模型建立13-23
  • 2.1 两轮自平衡电动车控制原理和系统构成13-18
  • 2.1.1 两轮电动平衡车自平衡原理13-14
  • 2.1.2 系统构成14-18
  • 2.2 系统模型建立18-22
  • 2.2.1 动力学分析18-21
  • 2.2.2 建立模型21-22
  • 2.3 本章小结22-23
  • 第三章 姿态检测系统设计23-38
  • 3.1 数据采集及预处理23-27
  • 3.1.1 模块介绍23-25
  • 3.1.2 解算原理25-27
  • 3.2 滤波器设计27-31
  • 3.2.1 互补滤波融合算法27-28
  • 3.2.2 卡尔曼滤波融合算法28-29
  • 3.2.3 实验分析29-31
  • 3.3 多传感器数据融合方法31-37
  • 3.3.1 传感器数据的相互支持程度32-33
  • 3.3.2 传感器数据的综合支持程度33-34
  • 3.3.3 实验分析34-37
  • 3.4 本章小结37-38
  • 第四章 基于系统模型的平衡控制仿真38-47
  • 4.1 建立基于MATLAB的平衡车系统模型38
  • 4.2 基于PID的两轮自平衡车控制器38-41
  • 4.2.1 平衡车PD控制38-39
  • 4.2.2 PD控制仿真39-41
  • 4.3 基于LQR的两轮自平衡车控制器41-46
  • 4.3.1 跟踪控制基本原理42-44
  • 4.3.2 位置跟踪仿真44-45
  • 4.3.3 速度跟踪仿真45
  • 4.3.4 抗干扰分析45-46
  • 4.4 本章小结46-47
  • 第五章 实验与测试47-56
  • 5.1 软件设计47-53
  • 5.1.1 开发环境和工具47
  • 5.1.2 控制系统总体软件设计47-49
  • 5.1.3 主程序49
  • 5.1.4 姿态采集子程序49-50
  • 5.1.5 数据处理子程序50-51
  • 5.1.6 速度检测子程序51-52
  • 5.1.7 控制算法子程序52-53
  • 5.2 实验分析53-55
  • 5.3 本章小结55-56
  • 第六章 总结与展望56-58
  • 6.1 主要研究工作总结56
  • 6.2 存在的问题与展望56-58
  • 参考文献58-60
  • 个人简历 在读期间发表的学术论文60-61
  • 致谢61

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本文编号:833152

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