Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Kỹ Thuật - Công Nghệ
Cơ khí - Chế tạo máy
Optimal tuning of a LQR controller for an inverted pendulum using the bees algorithm
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Optimal tuning of a LQR controller for an inverted pendulum using the bees algorithm
Phước Sơn
62
4
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
—The paper presents the design of a Linear Quadratic Regulator (LQR) controller for an Inverted Pendulum (IP) system using The Bees Algorithm (BA) to provide optimal parameters of LQR. Inverted Pendulum is a typical highly nonlinear and unstable system and widely used as a benchmark for testing different control techniques in control theory. | Journal of Automation and Control Engineering Vol. 4, No. 5, October 2016 Optimal Tuning of a LQR Controller for an Inverted Pendulum Using the Bees Algorithm Muhammed Arif Sen and Mete Kalyoncu Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, University of Selçuk, Konya, Turkey Email: {marifsen, mkalyoncu}@selcuk.edu.tr Abstract—The paper presents the design of a Linear Quadratic Regulator (LQR) controller for an Inverted Pendulum (IP) system using The Bees Algorithm (BA) to provide optimal parameters of LQR. Inverted Pendulum is a typical highly nonlinear and unstable system and widely used as a benchmark for testing different control techniques in control theory. LQR is an optimal control method that can achieve the closed loop control of multivariable dynamical systems with minimum control effort. In LQR controller design, state (Q) and control (R) weighting matrices are main design parameters which are defined by designer using trial and error method in general. Automatic tuning of the weighting matrices with an optimization algorithm ensure expected efficiency from LQR controller. Also the technique consider to design of time domain specifications like overshoot, rise time, settling time, and steady state error. In this paper, The Bees Algorithm optimizes the weighting matrices of LQR controller be able to move the cart in reference input with the minimum deflection of the pendulum’s angular position. The tuning aim is to minimize the objective function which consists of time domain responses of system in MATLAB/Simulink. The paper gives the simulation results obtained for the system demonstrating the efficiency and robustness of the proposed design method of LQR controller. controller for stable motion of Inverted Pendulum such as Memetic Algorithm (MA) [2], Multi-Objective Differential Evolution Algorithm (MODE) [3], Genetic Algorithm (GA) [4], Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm (QPSO) [5] and Artificial Bee Colony Algorithm .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Optimal tuning of a LQR controller for an inverted pendulum using the bees algorithm
2DOF multi-objective optimal tuning of disturbance reject fractional order PIDA controllers according to improved consensus oriented random search method
A study on parameter tuning for optimal indexing on large scale datasets
Auto-tuning parameters of the offline optimal motion cueing algorithm with mean-variance mapping optimization
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.