本文關(guān)鍵詞：一種雙輪自平衡車的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 自平衡 模糊自適應(yīng)PD算法 ADAMS與MATLAB聯(lián)合仿真 Kalman濾波

【摘要】：雙輪自平衡車是一種基于倒立擺模型設(shè)計(jì)的新型短途交通代步工具。其突出特點(diǎn)是體積小、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)動(dòng)靈活、節(jié)能環(huán)保,能夠零半徑回轉(zhuǎn),適用在狹小空間內(nèi)活動(dòng)。其基本工作原理是依靠從姿態(tài)傳感器實(shí)時(shí)獲取的姿態(tài)信息,結(jié)合平衡算法驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng),糾正偏差,從而保持自身動(dòng)態(tài)平衡。針對(duì)目前雙輪自平衡車成本高,普及程度低的現(xiàn)狀,本文基于低成本姿態(tài)傳感器,提出了一套完整的雙輪自平衡車設(shè)計(jì)方案,并通過組裝樣機(jī)驗(yàn)證該方案的可行性。首先,本文在系統(tǒng)需求分析的基礎(chǔ)上,從機(jī)械結(jié)構(gòu)、動(dòng)力系統(tǒng)、控制系統(tǒng)硬件和軟件、人機(jī)交互五個(gè)方面入手,提出了雙輪自平衡車的總體設(shè)計(jì)方案。其次,設(shè)計(jì)了應(yīng)用于雙輪自平衡車的PD控制算法,并以此為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)了模糊自適應(yīng)PD控制算法,通過ADAMS建立了雙輪自平衡車的動(dòng)力學(xué)模型,通過基于ADAMS和MATLAB的聯(lián)合仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)兩種算法進(jìn)行驗(yàn)證和對(duì)比,為改進(jìn)設(shè)計(jì)和控制策略提供理論基礎(chǔ)。然后,設(shè)計(jì)了以時(shí)間片輪詢?yōu)橹鞯娜蝿?wù)調(diào)度系統(tǒng),從姿態(tài)信息讀取和處理、Kalman濾波器設(shè)計(jì)、平衡算法實(shí)現(xiàn)和轉(zhuǎn)向程序設(shè)計(jì)四個(gè)方面入手,設(shè)計(jì)了雙輪自平衡車的軟件系統(tǒng),并基于Android開發(fā)了自平衡車APP,用于實(shí)現(xiàn)一定的人機(jī)交互功能。最后,利用實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)有條件組裝了樣機(jī)，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的硬件和軟件,對(duì)本文的設(shè)計(jì)方案和平衡算法進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的控制效果,穩(wěn)定性較高,從而驗(yàn)證了理論分析的正確以及該設(shè)計(jì)方案可行有效。
【關(guān)鍵詞】：自平衡 模糊自適應(yīng)PD算法 ADAMS與MATLAB聯(lián)合仿真 Kalman濾波
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U48
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 自平衡模型研究現(xiàn)狀11-12
• 1.2.2 載人自平衡車研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.3 平衡控制算法研究綜述13-14
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及重難點(diǎn)14-15
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容14
• 1.3.2 研究重難點(diǎn)14-15
• 1.4 論文組織架構(gòu)15-16
• 第二章 雙輪自平衡車總體方案設(shè)計(jì)16-30
• 2.1 需求分析16
• 2.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)16-17
• 2.3 機(jī)械結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)17-18
• 2.4 動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)18-23
• 2.4.1 電池選擇18-19
• 2.4.2 電機(jī)類型選擇19
• 2.4.3 電機(jī)功率確定19-22
• 2.4.4 電機(jī)驅(qū)動(dòng)選擇22-23
• 2.5 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)23-28
• 2.5.1 主控芯片23-24
• 2.5.2 電源模塊電路設(shè)計(jì)24-25
• 2.5.3 姿態(tài)檢測(cè)模塊25-26
• 2.5.4 欠壓檢測(cè)電路設(shè)計(jì)26-27
• 2.5.5 轉(zhuǎn)向信號(hào)采集模塊27
• 2.5.6 無線通信模塊27-28
• 2.6 控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)28
• 2.7 人機(jī)交互設(shè)計(jì)28-29
• 2.8 本章小結(jié)29-30
• 第三章 平衡算法的設(shè)計(jì)與仿真30-46
• 3.1 PD控制算法30-32
• 3.1.1 傳統(tǒng)PID控制原理30-31
• 3.1.2 雙輪自平衡車PD控制器的設(shè)計(jì)31-32
• 3.2 模糊自適應(yīng)PD控制算法32-39
• 3.2.1 模糊控制32-34
• 3.2.2 模糊自適應(yīng)PID控制原理34
• 3.2.3 雙輪自平衡車模糊自適應(yīng)PD控制器的設(shè)計(jì)34-39
• 3.3 基于ADAMS和MATLAB的算法仿真39-44
• 3.3.1 建立雙輪自平衡車ADAMS模型39-40
• 3.3.2 建立ADAMS和MATLAB聯(lián)合仿真接口40-42
• 3.3.3 建立控制算法的仿真模型42-43
• 3.3.4 仿真結(jié)果分析43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-46
• 第四章 雙輪自平衡車軟件設(shè)計(jì)46-56
• 4.1 軟件系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)46-49
• 4.1.1 軟件任務(wù)分析46
• 4.1.2 任務(wù)調(diào)度方式46-48
• 4.1.3 軟件系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)48-49
• 4.2 姿態(tài)信息讀取與處理的軟件設(shè)計(jì)49-53
• 4.2.1 陀螺儀與加速度計(jì)信息的采集49-50
• 4.2.2 姿態(tài)數(shù)據(jù)的融合處理50-51
• 4.2.3 Kalman濾波器的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)51-53
• 4.3 平衡算法的軟件實(shí)現(xiàn)53-54
• 4.3.1 PD控制器軟件實(shí)現(xiàn)53
• 4.3.2 模糊自適應(yīng)PD控制器軟件實(shí)現(xiàn)53-54
• 4.4 轉(zhuǎn)向程序設(shè)計(jì)54-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 第五章 基于Android的自平衡車APP的設(shè)計(jì)56-62
• 5.1 Android系統(tǒng)架構(gòu)56-57
• 5.2 自平衡車APP的設(shè)計(jì)57-61
• 5.2.1 功能分析與總體設(shè)計(jì)57
• 5.2.2 藍(lán)牙通信設(shè)計(jì)57-58
• 5.2.3 通信指令設(shè)計(jì)58-59
• 5.2.4 UI設(shè)計(jì)與功能實(shí)現(xiàn)59-61
• 5.3 本章小節(jié)61-62
• 第六章 雙輪自平衡車系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)62-70
• 6.1 樣機(jī)的搭建62-64
• 6.1.1 樣機(jī)的組裝62-63
• 6.1.2 主控板的PCB設(shè)計(jì)63-64
• 6.2 數(shù)據(jù)讀取實(shí)驗(yàn)64-66
• 6.2.1 電量信號(hào)采集實(shí)驗(yàn)64-65
• 6.2.2 姿態(tài)信息采集實(shí)驗(yàn)65-66
• 6.3 算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)66-68
• 6.3.1 平衡算法實(shí)驗(yàn)66-67
• 6.3.2 濾波算法實(shí)驗(yàn)67-68
• 6.4 實(shí)際運(yùn)行實(shí)驗(yàn)68-69
• 6.5 系統(tǒng)性能測(cè)試69
• 6.6 本章小結(jié)69-70
• 第七章 總結(jié)和展望70-72
• 7.1 總結(jié)70
• 7.2 展望70-72
• 致謝72-74
• 參考文獻(xiàn)74-76

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：722498