针对倒立摆(IP)系统中存在的参数不确定和外部扰动问题,设计了一种新的基于状态误差端口受控哈密顿(EPCH)的控制方法。基于开环端口受控哈密顿(PCH)模型,利用互联配置、阻尼注入和能量成形(ES)的方法,构造了IP系统闭环EPCH模型。针对IP系统中存在的参数不确定,采用自适应方法设计了自适应参数控制律。通过状态扩展的坐标变换方法,提出了一种新的PI控制律,抑制系统中出现的外部扰动。所提出的控制律都保持了闭环系统的PCH结构,保证了系统渐近稳定。仿真和实验结果表明,所提出的控制策略与PID控制方法相比,系统的稳态误差更小、抗扰动能力更强、鲁棒性更好。

由于欠驱动的双轮倒立摆机器人(Two Wheeled Inverted PendulumRobot,TWIPR)是一个非线性和强耦合的不确定性系统,设计了一种利用过程显式模型优化系统性能的模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)策略,采用了两个不同的模型预测控制器,并通过引入解耦单元实现了对双轮倒立摆机器人的独立控制。此外,采用前馈控制方法提高MPC控制器对可测性干扰的补偿,增强了MPC控制器的有效性和鲁棒性。最后,采用梯状干扰和两个不同的外力对设计的MPC控制器性能进行评估,并分别计算不同外部干扰下倾斜角和旋转角响应的均方根误差(Means Square Error,MSE),然后将其与线性二次调节(Linear Quadratic Regulator,LQR)控制器的控制性能进行对比。比较结果表明MPC控制器的MES比LQR控制器均减小了50%以上,证明了MPC控制器对TWIPR的控制具有明显的优越性、可靠性和鲁棒性。