孫　亮，孫啟兵
北京工業大學電子信息與控制工程學院，北京

摘　　　要：針對兩輪機器人傳統ＰＩＤ控制器參數整定困難的問題，設計了一種神經元ＰＩＤ控制器。該控制器利用神經元的自學習和自適應能力，在線實時調整控制器各項參數。建立了兩輪機器人的非線性模型，討論了神經元ＰＩＤ控制系統的結構及其控制算法和各項控制器參數的學習算法。將設計的控制器其應用于兩輪機器人的平衡控制中，并且與傳統ＰＩＤ控制器進行了比較，仿真結果驗證了控制器的正確性和有效性。將該控制器應用于兩輪機器人物理系統，取得了良好效果。

關　鍵　詞：兩輪機器人；自適應；神經元ＰＩＤ

１　引　言
兩輪機器人是一個非線性本征不穩定系統，其平衡控制一直是研究的重點。目前所提出的算法有經典ＰＩＤ控制、狀態反饋控制［１］、模糊控制［２］。其中，狀態反饋控制依賴于系統的精確模型。模糊控制雖然不依賴于數學模型，但其控制規則的制定，模糊論域的選取，隸屬度函數的選擇等都會對控制效果產生影響。ＰＩＤ控制具有可調參數少、不依賴數學模型的優點，但傳統ＰＩＤ控制具有參數整定困難的缺點。針對傳統ＰＩＤ存在的問題，設計了神經元ＰＩＤ控制器，利用神經元的自學習和自適應能力，實時地對參數進行整定，解決了傳統控制中的參數整定難問題。且神經元ＰＩＤ控制器具有結構簡單，能適應環境變化，仿真研究表明了其正確性和有效性。較后將設計的神經元ＰＩＤ控制器應用于兩輪機器人物理系統中。在平衡控制中取得了良好效果。

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