Обратный маятник — различия между версиями
Материал из Department of Theoretical and Applied Mechanics
Test (обсуждение | вклад) |
Test (обсуждение | вклад) |
||
Строка 15: | Строка 15: | ||
Ниже на видео показана реакция системы (с настроенными ПИД-регуляторами) на приложенный импульс | Ниже на видео показана реакция системы (с настроенными ПИД-регуляторами) на приложенный импульс | ||
− | {{#widget: | + | {{#widget:Iframe |
+ | |url=http://www.youtube.com/embed/7XpFwX1iFn4?rel=0&hd=1 | ||
+ | |width=425 | ||
+ | |height=349 | ||
+ | |border=0 | ||
+ | }} | ||
+ | |||
===Планы развития проекта=== | ===Планы развития проекта=== |
Версия 16:12, 11 июня 2015
Содержание
Цель проекта
Написание ряда алгоритмов для балансировки обратного маятника
Проектная команда
- Руководитель проекта - Лобода Ольга Сергеевна
- Опочанский Александр (разработка модели обратного маятника)
- Поцелуев Павел (разработка алгоритмов балансировки)
Решение и результаты
Аналитически обратный маятник описывается следующей системой дифференциальных уравнений
Для изучения обратного маятника была разработана модель в системе Matlab Simulink. На данный момент в модели реализован алгоритм балансировки с помощью ПИД-регуляторов. Также был реализован алгоритм автоматической настройки ПИД-регулятора с помощью генетических алгоритмов (использовался toolbox gatool в системе Matlab). Ниже на видео показана реакция системы (с настроенными ПИД-регуляторами) на приложенный импульс
Планы развития проекта
- Нами также был реализован нейроэволюционный алгоритм на языке Java. В будущем планируется применить его для балансировки обратного маятника (возможно, для этого понадобится реализовать модель маятника на Java) и провести сравнительный анализ различных алгоритмов балансировки
- Реализовать модель обратного маятника в Fablab Политех, проверить работу различных алгоритмов на практике