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      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      時(shí)間:2019-05-13 23:54:20下載本文作者:會(huì)員上傳
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      第一篇:基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      姓 名:

      學(xué) 號(hào): 教 師:

      專 業(yè):

      二〇〇九年十二月二十九日

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      目 錄

      第一章 緒論...................................................................................................................1 第二章 倒立擺系統(tǒng)建模...............................................................................................2 2.1 狀態(tài)空間表達(dá)式...............................................................................................2 2.1.1 數(shù)學(xué)模型建立.........................................................................................2 2.1.2 狀態(tài)變量及狀態(tài)空間表達(dá)式.................................................................3 2.1.3 系統(tǒng)的約旦標(biāo)準(zhǔn)型.................................................................................4 2.1.4 系統(tǒng)的并聯(lián)實(shí)現(xiàn).......................................................................................5 第三章 倒立擺系統(tǒng)狀態(tài)空間表達(dá)式的解...................................................................7 3.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣...................................................................................................7 3.2 系統(tǒng)在單位階躍函數(shù)作用下的解...................................................................7 第四章 倒立擺系統(tǒng)的能控性和能觀性.......................................................................8 4.1 倒立擺系統(tǒng)的能控性.......................................................................................8 4.2 倒立擺系統(tǒng)的能控標(biāo)準(zhǔn)型...............................................................................8 4.2.1 能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型.........................................................................................8 4.2.2 能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型.........................................................................................9 4.3 倒立擺系統(tǒng)的能觀性.....................................................................................10 4.4 倒立擺系統(tǒng)的能觀標(biāo)準(zhǔn)型.............................................................................10 4.4.1能觀標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型..........................................................................................10 4.4.2 能觀標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型.......................................................................................11 第五章 倒立擺系統(tǒng)的穩(wěn)定性與李亞普諾夫方法.....................................................12 第六章 倒立擺系統(tǒng)的綜合.........................................................................................13 6.1 系統(tǒng)性能指標(biāo)的確定.....................................................................................13 6.2 系統(tǒng)極點(diǎn)配置.................................................................................................13 6.3 狀態(tài)觀測(cè)器.....................................................................................................14 6.3.1 全維狀態(tài)觀測(cè)器...................................................................................14 6.3.2 降維觀測(cè)器...........................................................................................15 6.4 利用狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)狀態(tài)反饋.....................................................................18 第七章 倒立擺系統(tǒng)的最優(yōu)控制方案及控制器設(shè)計(jì).................................................20 參考文獻(xiàn)...........................................................................................................................21

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      第一章 緒論

      倒立擺作為一個(gè)高階次、多變量、非線性和強(qiáng)禍合的自然不穩(wěn)定系統(tǒng),一直是控制領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。它廣泛應(yīng)用于控制理論研究、航空航天控制、機(jī)器人、雜技頂桿表演等領(lǐng)域,在自動(dòng)化領(lǐng)域中具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐價(jià)值。這些物理裝置與控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性密切相關(guān),深刻揭示了自然界一種基本規(guī)律,即一個(gè)自然不穩(wěn)定的被控對(duì)象,通過控制手段可使之具有良好的穩(wěn)定性。

      倒立擺的研究具有重要的工程應(yīng)用價(jià)值。如機(jī)器人問題,機(jī)器人行走類似倒立擺系統(tǒng),盡管第一臺(tái)機(jī)器人在美國(guó)問世以來己有三十多年的歷史,但機(jī)器人的關(guān)鍵技術(shù)至今仍未很好解決。再如太空應(yīng)用中,倒立擺系統(tǒng)的穩(wěn)定與空間飛行器控制和各類伺服云臺(tái)的穩(wěn)定有很大相似性,它也是日常生活中所見到的任何重心在上、支點(diǎn)在下的控制問題的抽象,因此,倒立擺機(jī)理的研究又具有重要的工程應(yīng)用背景,成為控制理論中經(jīng)久不衰的研究課題。倒立擺的控制方法,在軍工、航天和機(jī)器人領(lǐng)域有廣泛的用途,對(duì)處理一般工業(yè)過程亦有指導(dǎo)性作用。

      倒立擺常見類型有:(1)直線型倒立擺,(2)環(huán)型倒立擺,(3)旋轉(zhuǎn)式倒立擺,(4)復(fù)合倒立擺系列。由于時(shí)間水平有限,本文僅針對(duì)一階直線型倒立擺進(jìn)行現(xiàn)代控制分析。圖1.1為一級(jí)倒立擺裝置簡(jiǎn)圖。

      擺桿滑軌小車皮帶電機(jī)

      圖1.1 一級(jí)倒立擺裝置簡(jiǎn)圖

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      第二章 倒立擺系統(tǒng)建模

      2.1 狀態(tài)空間表達(dá)式

      2.1.1 數(shù)學(xué)模型建立

      倒立擺系統(tǒng)由質(zhì)量為M的小車和質(zhì)量為m,長(zhǎng)度為L(zhǎng)的的連桿即擺構(gòu)成。連桿的一端與小車通過旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)自由連接,即該關(guān)節(jié)無驅(qū)動(dòng)力矩。該機(jī)械系統(tǒng)目的是操作小車的驅(qū)動(dòng)力F,使得擺穩(wěn)定在倒立點(diǎn)上,即連桿不倒下,即不超過預(yù)先定義好的一個(gè)垂直偏離角度范圍。圖2.1為倒立擺系統(tǒng)圖,小車位移為x,擺的角度為?。

      在系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型中,首先假設(shè):(1)擺桿為勻質(zhì)剛體;(2)忽略擺桿與支點(diǎn)間的摩擦;(3)忽略小車與導(dǎo)軌的摩擦。

      YLΘoFMmgX 圖2.1 倒立擺系統(tǒng)圖

      ??0擺桿質(zhì)心的絕對(duì)位移為 H?x?lsin? 系統(tǒng)的初始狀態(tài) ??0,?根據(jù)牛頓第二運(yùn)動(dòng)定律,對(duì)系統(tǒng)整體水平方向受力分析,求得方程d2xd2F(t)?M2?m2(x?lsin?)

      (2-1)dtdt對(duì)擺桿O點(diǎn)取力矩平衡,得到方程

      27.5°d2HM0?m2cos??mglsin??0

      (2-2)dt2

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      方程(1)(2)是非線性方程,由于控制的目的是保持倒立擺直立,在施加的外力條件下,假定?很小,接近于零是合理的。則sin???,cos??1。在以上假設(shè)條件下,對(duì)方程線性化處理后,得到倒立擺系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為:

      ??

      (2-3)???m???ml?F(t)?Mxx??

      (2-4)??l?gl???x2.1.2 狀態(tài)變量及狀態(tài)空間表達(dá)式

      在用狀態(tài)空間法分析系統(tǒng)是,系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性是用狀態(tài)變量構(gòu)成的一階微分方程組描述的。它能反映系統(tǒng)的全部獨(dú)立變量的變化,從而能同時(shí)確定系統(tǒng)的全部?jī)?nèi)部運(yùn)動(dòng)狀態(tài),而且還可以方便的處理初始條件[1]。

      ?)T為系統(tǒng)的一組狀態(tài)變量,輸入為:u?F(t),輸出?,?,?取(x1,x2,x3,x4)T?(x,xy?x,則系統(tǒng)的狀態(tài)方程為:

      ?0?1???x????0?x2????x?3??0????4???x?0?10mg0?M00(m?M)g0Ml0??0???x1???1?0??????x2??M??u

      1??x3??0???????x?1?0??4??????Ml??x1???xy??1,0,0,0??2?

      ?x3????x4?為便于計(jì)算,假設(shè)小車的質(zhì)量M=1kg,擺桿質(zhì)量m=0.2kg,擺桿長(zhǎng)度為l=0.5m,g=10m/s2則系統(tǒng)狀態(tài)方程為

      ??Ax?bu

      y?cxx

      ?0?0?其中A??0??0100?2000240??0????0?1??,b?,c??1,0,0,0?

      ?0?1????0???2?倒立擺系統(tǒng)的原始模擬結(jié)構(gòu)圖如圖2.2所示。

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      u+x?x1-2?x2x?1?y22-x?4x4x?33+??x24 圖2.2 倒立擺系統(tǒng)的原始模擬結(jié)構(gòu)圖

      2.1.3 系統(tǒng)的約旦標(biāo)準(zhǔn)型

      根據(jù)系統(tǒng)的特征方程?I?A?0,得到?2(?2?24)?0,解得特征值為

      ?1??2?0,?3?4.899,?4??4.899。

      對(duì)應(yīng)于?T1?0,由(?1I?A)P1?0,解得特征向量P1??1000?。對(duì)應(yīng)于?2?0,由(?2I?A)P2??P1,解得特征向量P??0100?T2。對(duì)應(yīng)于?3?4.8,9由9(?3I?A)P3?0,解得特征P??14.899?12?58.788?T3。

      對(duì)應(yīng)于?4??4.8,9由9(?4I?A)P4?0,解得特征PT4??1?4.899?1258.788?。

      由特征向量組成的變換矩陣

      ??1011?00.08330?T??014.899?4.899??100.0833????1,T?1??0??00?12?12??00?0.0417?0.0085?

      ?00?58.78858.788????00?0.04170.0085??4

      量量 向向

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      ?0?0?1約旦標(biāo)準(zhǔn)型矩陣??TAT???0??0變換后的相關(guān)矩陣為

      100??000? ?04.8990?00?4.899?T?1b??00.8330.017?0.017?,cT??1011?

      T2.1.4 系統(tǒng)的并聯(lián)實(shí)現(xiàn)

      0??0??s?10????0s20??1? 系統(tǒng)的傳遞函數(shù)為W(s)?C(SI?A)?1b??1000???00s?1??0?????00?24s???2?W(s)?14? s2s2(s2?24)?1W(s)?145150.0170.017 ??????22222ss(s?24)6s6(s?26)(s?26)6ss?4.898s?4.898用矢量矩陣形式表示為

      ?1??0?x?????x2???0?x?3??0????4??0?x1??x1??0??????000??x2??1??u ??04.8990?x3?1??????00?4.899??x4??1?00?x1???x2??y??0.833000.017?0.017? ?x3????x4?倒立擺并聯(lián)型模擬結(jié)構(gòu)圖如圖2.3所示

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      ?2x?x2?1x?x10.08334.489u++?3x?x30.017+++y-4.489++x4??4x-0.017

      圖 2.3 倒立擺并聯(lián)型模擬結(jié)構(gòu)圖

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      第三章 倒立擺系統(tǒng)狀態(tài)空間表達(dá)式的解

      3.1 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣

      根據(jù)約旦標(biāo)準(zhǔn)型矩陣,求得

      ?1?0At?1?e??(t)?T?T??0??0011??1??14.899?4.899??00?12?12??0??0?58.78858.788??0t00??1??100??00e4.899t0??0??00e?4.899t??000.08330??100.0833?0?0.0417?0.0085??0?0.04170.0085??1?0???0??0? t0.0833?0.0417e4.899t?0.0417e?4.899t0.0833t?0.0085e4.899t?0.0085e?4.899t??1?0.2043e4.899t?0.2043e?4.899t0.0833?0.0416e4.899t?0.0416e?4.899t??00.5e4.899t?0.5e?4.899t0.102e4.899t?0.102e?4.899t??02.451e4.899t?2.451e?4.899t0.5e4.899t?0.5e?4.899t?3.2 系統(tǒng)在單位階躍函數(shù)作用下的解

      初始時(shí)刻為t0?0,初始狀態(tài)x(0)?0,輸入u(t)?1(t),根據(jù)

      x(t)??(t)x(0)???(t??)bu(?)d?

      0t?1?t0???0?0??0?t??0.0833?0.0417e4.899(t??)?0.0417e?4.899(t??)0.0833(t??)?0.0085e4.899(t??)?0.0085e?4.899(t??)??0????1?0.2043e4.899(t??)?0.2043e?4.899(t??)0.0833?0.0416e4.899(t??)?0.0416e?4.899(t??)??1?d?4.899(t??)?4.899(t??)4.899(t??)?4.899(t??)???000.5e?0.5e0.102e?0.102e?4.899(t??)?4.899(t??)4.899(t??)?4.899(t??)???2?02.451e?2.451e0.5e?0.5e????t???0.1666(t??)?0.017e4.899(t??)?0.017e?4.899(t??)???4.899(t??)?4.899(t??)t0.833?0.0832e?0.0832e?d????0?? ?0.204e4.899(t??)?0.204e?4.899(t??)??4.899(t??)?4.899(t??)???e?e???2.04t2?0.00347e4.899t?0.00347e?4.899t???4.899t?4.899t0.816?0.0169e?0.0169e????? ?0.0416e4.899t?0.0416e?4.899t??4.899t?4.899t???0.204e?0.204e??7

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      第四章 倒立擺系統(tǒng)的能控性和能觀性

      在現(xiàn)代控制理論中,能控性和能觀性是兩個(gè)很重要的概念,是卡爾曼在1960年首先提出來,它是最優(yōu)控制和最優(yōu)估計(jì)的設(shè)計(jì)基礎(chǔ)。

      4.1 倒立擺系統(tǒng)的能控性

      對(duì)于線性連續(xù)定常系統(tǒng),如果存在個(gè)分段連續(xù)的輸入u(t),能在有限時(shí)間區(qū)間??t0,tf??。使系統(tǒng)由某一初始狀態(tài)x(t0),轉(zhuǎn)移到指定的任一終端狀態(tài)x(tf)。則稱此系統(tǒng)是狀態(tài)完全能控的。系統(tǒng)的能控性完全取決于系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、參數(shù)以及控制作用的施加點(diǎn)。

      判斷該倒立擺系統(tǒng)能控性有如下幾種方法:

      (1)根據(jù)圖2.2倒立擺系統(tǒng)的原始模擬結(jié)構(gòu)圖,可以看出該系統(tǒng)是完全能控的。

      (2)由系統(tǒng)約旦標(biāo)準(zhǔn)型矩陣,可以看出輸入矩陣b中相應(yīng)于約旦塊的最后一行元素不為零,故該系統(tǒng)是能控的。

      (3)根據(jù)能控判別矩陣M??bAbA2b04??01??1040?,A3b????0?20?48????20?480??rank(M)=n=4,故系統(tǒng)是完全能控的。

      4.2 倒立擺系統(tǒng)的能控標(biāo)準(zhǔn)型

      倒立擺系統(tǒng)屬于單輸入單輸出系統(tǒng),在能控判別證中只有唯一的一組線性無關(guān)量,因此系統(tǒng)的能控標(biāo)準(zhǔn)型是唯一的。

      4.2.1 能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型

      進(jìn)行非奇異變化x?Tc1x,將原狀態(tài)空間表達(dá)式化成

      ??Ax?bu y?Cxx

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      ?1?aAbb??3?a2??a101a3a2001a30??0? ?0?1?Tc1??A3bA2b系統(tǒng)特征方程為?4?24?2?0,即a0?0,a1?0,a2??24,a3?0

      010??10?4???04011??0Tc1????480?20???240???0?480?2???0?2400100???20010????0??0?2000? ????000?20???1??000?2?0?0.0250???0.05??0?0.050?0.025? Tc1?1???00?0.50???000?0.5???0?0 A?Tc1?1ATc1???0??01001000240??0????0?0 b?Tc1?1b??? c?cTc1???20010?

      ?0?1????0??1?s2?20當(dāng)然也可根據(jù)系統(tǒng)輸入輸出傳遞函數(shù)W(s)?4,直接寫出A和c。

      s?24s24.2.2 能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型

      進(jìn)行非奇異變化x?Tc2x,將原狀態(tài)空間表達(dá)式化成

      ??Ax?bu,y?Cx xTc2?M??bAbA2b04??01??10403? Ab????0?20?48????20?480??1.200.1??0??1.200.10? Tc2?1???0?0.050?0.025????0.050?0.0250??9

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      ?0??1??TAT??1Ac1c1?0??0001000????000? b???? c??cTc2??0001? ??1024????010?????20?4.3 倒立擺系統(tǒng)的能觀性

      對(duì)于線性連續(xù)定常系統(tǒng),對(duì)任意給定的輸入u(t),在有限觀測(cè)時(shí)間tf?t0,使得根據(jù)??t0,tf??期間的輸出y(t),能唯一的確定系統(tǒng)在初始時(shí)刻的狀態(tài)x(t0),則稱狀態(tài)x(t0)是可觀測(cè)的。

      (1)根據(jù)圖2.2倒立擺系統(tǒng)的原始模擬結(jié)構(gòu)圖,可以看出該系統(tǒng)是完全能觀的。(2)由系統(tǒng)約旦標(biāo)準(zhǔn)型矩陣,可以看出輸出入矩陣c中相應(yīng)于每個(gè)約旦塊開頭的一列元素不為零,故該系統(tǒng)是能觀的。

      ?C??1???CA0(3)根據(jù)能控矩陣N??2????CA??0?3???CA??0能觀的。

      000??100?,rank(N)=n=4,故系統(tǒng)是完全

      0?20??00?2?4.4 倒立擺系統(tǒng)的能觀標(biāo)準(zhǔn)型

      4.4.1能觀標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型

      進(jìn)行非奇異變化x?T01x,將原狀態(tài)空間表達(dá)式化成

      ? ????bu??Axx?? y?Cx?C??1???CA0T01?N??2????CA??0?3???CA??0000??100?

      0?20??00?2?10

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      ?1?0?1T01???0??0000??100? ?0?0.50?00?0.5?1001000240???20????0??0? c??cT01??1000?

      b?T01?1b???1?1????0?0???0?0?1??A?T01AT01??0??04.4.2 能觀標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型

      進(jìn)行非奇異變化x?T02x,將原狀態(tài)空間表達(dá)式化成

      ? ????bu??Axx?? y?Cx?1a3?01T02???00??00a2a310a1??cA3??0?240?2??????a2??cA2???240?20?? ?????a3cA0100??????11??000c?????0?1?1??A?T02AT02??0??0001000???20????00??0? c??cT01??0001?

      b?T01?1b???1?024????10?0??注釋:因?yàn)闋顟B(tài)空間表達(dá)式能觀標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型與能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型對(duì)偶,能觀標(biāo)準(zhǔn)Ⅱ型分別與與能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型相對(duì)偶,依據(jù)對(duì)偶原理A1?A2T,b1?c2T,c1?b2T,可以直接寫出系統(tǒng)的能關(guān)標(biāo)準(zhǔn)型。

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      第五章 倒立擺系統(tǒng)的穩(wěn)定性與李亞普諾夫方法

      倒立擺系統(tǒng)是線性系統(tǒng),系統(tǒng)的穩(wěn)定性只取決于系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和參數(shù)而與系統(tǒng)的初始條件及外界擾動(dòng)無關(guān)。

      李亞普諾夫第一法關(guān)于線性系統(tǒng)的穩(wěn)定判據(jù)為:線性定常系統(tǒng)?:(A,b,c)

      ??Ax?bu

      y?cxx,平衡狀態(tài)xe?0漸進(jìn)穩(wěn)定的充要條件是矩陣A的所有特征值具有負(fù)實(shí)部。

      倒立擺系統(tǒng)的特征方程?I?A?0,?2(?2?24)?0,解得特征值為?1??2?0,?3?4.899,?4??4.899,故該系統(tǒng)的狀態(tài)不是漸進(jìn)穩(wěn)定的。

      s2?20系統(tǒng)輸入輸出傳遞函數(shù)為W(s)?C(SI?A)b?4,傳遞函數(shù)的極點(diǎn)為

      s?24s2?1s1?s2?0,s3?4.899,s4??4.899,并不是都位于s平面的左半平面,故該系統(tǒng)輸出不是漸進(jìn)穩(wěn)定的。

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      第六章 倒立擺系統(tǒng)的綜合

      6.1 系統(tǒng)性能指標(biāo)的確定

      本文中的倒立擺系統(tǒng)是四階的高階系統(tǒng),忽略某些留數(shù)很小的或離虛軸很遠(yuǎn)的極點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的瞬態(tài)分量,可以用一個(gè)二階的低階系統(tǒng)來近似。各瞬態(tài)響應(yīng)分量衰竭快慢取決于對(duì)應(yīng)的閉環(huán)極點(diǎn)距離s平面虛軸的遠(yuǎn)近,其中最靠近虛軸的閉環(huán)極點(diǎn)對(duì)系統(tǒng)的瞬態(tài)響應(yīng)起主導(dǎo)作用,稱為閉環(huán)主導(dǎo)極點(diǎn)。若其他非主導(dǎo)極點(diǎn)的實(shí)部比主導(dǎo)極點(diǎn)的實(shí)部大5倍以上,則主導(dǎo)極點(diǎn)對(duì)應(yīng)的瞬態(tài)分量衰減到進(jìn)入穩(wěn)態(tài)(即△=±2%或△=±5%)所需要的調(diào)整時(shí)間比其他非主導(dǎo)極點(diǎn)所需時(shí)間慢5倍以上[2]。

      ???配置二階系統(tǒng)的性能指標(biāo),超調(diào)量Mp?e1??2?100%?15%,得出阻尼比??0.2727。0???0.8時(shí),對(duì)應(yīng)于穩(wěn)態(tài)允許誤差范圍△=±2%,調(diào)整時(shí)間計(jì)算公式ts?4?2s,算出無阻尼固有頻率?n?7.334rad/s。故二階主導(dǎo)極點(diǎn)為??nS1,2????n??n1??n2??2?j7.056,遠(yuǎn)離這兩個(gè)主導(dǎo)極點(diǎn)配置系統(tǒng)的另外兩個(gè)極點(diǎn)S3??15,S4??18。

      6.2 系統(tǒng)極點(diǎn)配置

      由極點(diǎn)S1,2??2?j7.056,S3??15,S4??18,?22系統(tǒng)的期望特征多項(xiàng)式為f(?)?(??2??n???n)(???3)(???4)

      ??4?37?3?455.788?2?2855??14522.76

      倒立擺系統(tǒng)的能控標(biāo)準(zhǔn)Ⅰ型為

      ?0?0???x?0??01001000240??0????0??0?x?b ???10???0??1?13

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      y???20010?x

      由于該系統(tǒng)完全能控,故可實(shí)現(xiàn)狀態(tài)反饋配置極點(diǎn),加入狀態(tài)反饋矩陣K??k0k1k2k3?,系統(tǒng)的閉環(huán)特征多項(xiàng)式為

      f(?)?det[?I?(A?bK)]

      ??4?(?k3)?3?(?24?k2)?2?(?k1)??(?k0)

      比較f(??)和f(?)的各項(xiàng)對(duì)應(yīng)系數(shù),可解得

      k0??14522.76,k1??2855,k2??479.788,k3??37,K???14522.76?2855?479.788?37? 反變換到x狀態(tài)

      ?1?0K?KT01?1???14522.76?2855?479.788?37???0??0000??100?

      0?0.50??00?0.5????14522.76?2855?239.894?18.5?

      6.3 狀態(tài)觀測(cè)器

      6.3.1 全維狀態(tài)觀測(cè)器

      本文中倒立擺系統(tǒng)是完全能觀的,可以構(gòu)造狀態(tài)觀測(cè)器 系統(tǒng)的能觀Ⅱ型為

      ?0?1???x?0??0001000???20????00??0?

      y??0001?x

      x?u024??1????10??0?引入反饋陣G??g1g2g3g4?T,得到觀測(cè)器特征多項(xiàng)式為

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      g1???00???1?0g2?f(?)?det[?I?(A?Gc)]?det??0?1?24?g3????00?1??g4???4?g4?3?(24?g3)?2?g2??g1

      比較f(??)和f(?)的各項(xiàng)對(duì)應(yīng)系數(shù),可解得

      G??14522.762855?431.788?37?

      T

      反變換到x狀態(tài),?0?240?2??14522.76???68450????????240?202855?516?????? G?T02G???0100???431.788??4.2298???????1000?3721.549??????全維觀測(cè)器方程為

      ???(A?Gc)x??bu?Gy x?68450?516????4.2298???21.549?0?0???0??0100?200024100?2000240??0???68450??????0??1???516???xu?y 1??0??4.2298??????0???2??21.549?0??0???68450??????0??1???516????)xu?(y?y?????104.2298?????0???2??21.549?倒立擺系統(tǒng)的全維狀態(tài)觀測(cè)器如圖6.1所示。

      6.3.2 降維觀測(cè)器

      ?0?1?T??0??0001000011??0??0?-1?0T??00???0??1100001000??0? 1??0?15

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      ?0?0?1A?TAT???0??1?0?0?1?b?Tb??0??***000??0??0??01??0??0??0100?2000240??0??0??11??0??0??0001000011??0?2??0??00??0?024??0??1001000??0? ?0?0?0??0??1??????0??1??0? ?1??0???2??????0???2??0?001000011??0???0001? 0??0??0?1c?cT??1000???0??0引入G??g1g2Tg3?得到觀測(cè)器特征多項(xiàng)式為

      f(?)?det???I?(A11?GA21)??

      ???g1??det?g2?g?3?20???3?g1?2?(?24?2g2)??24g1?2g3?1?= 24???配置觀測(cè)器極點(diǎn)為-15,-15,-15,期望的觀測(cè)器特征多項(xiàng)式為

      3f(??)?(?+15)??3?45?2?675??3375

      比較f(?)和f?(?)各相應(yīng)項(xiàng)系數(shù),得

      g1?45,g2?349.5,g3??2227.5,即觀測(cè)器為

      G??45349.5?2227.5?

      T觀測(cè)器方程為

      ??1?(A11?GA12)w??[(A11?GA12)G?(A12?GA22)]y?(B1?GB2)u w?1?w??Gy x?20???45?2720??1???1???349.501?w????17950?y??0?u w???????2227.5240??108630???2???????

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      u(A,b,C)y??y-68450++-516??1x??1x?2x+++??2x??3x?-24.2298++-221.549??3x24+++??4x??4x

      圖 6.1 倒立擺系統(tǒng)的全維狀態(tài)觀測(cè)器

      ?45??1?w???349.5?y x????2227.5???整個(gè)狀態(tài)量x的估計(jì)值為

      ?1?45y??w????????????x1???w?Gy???w2?349.5y? x????2227.5y?x4??x4??w3???y??原系統(tǒng)的狀態(tài)估計(jì)為

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      ?0????1??Txx?0??000100001?1?45y??y?1??w???????w?45y0??w2?349.5y??1? ???????0w?3?2227.5yw2?349.5y????????w?0??y???3?2227.5y?系統(tǒng)降維觀測(cè)器如圖6.2所示。

      u(A,b,c)y?4x90-4517950272045+++-349.5+?-2++349.5?1x-699108625.5++2227.5++++?-45++?2x2227.5++?-+?3x4455圖 6.2 倒立擺系統(tǒng)的降維狀態(tài)觀測(cè)器

      6.4 利用狀態(tài)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)狀態(tài)反饋

      根據(jù)全維觀測(cè)器方程

      ?68450?516????x??4.2298???21.549狀態(tài)反饋陣

      100?2000240??0???68450??????0??1???516???xu?y 1??0??4.2298??????0???2??21.549?K???14522.76?2855?239.894?18.5?

      可以得出全維觀測(cè)器閉環(huán)系統(tǒng)圖如圖6.3所示。

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      u(A,b,C)y-68450+++++-516??1x??1x?2x??2x??3x4.2298?+24+??3x-2-2+++21.549??4x??4x圖 6.3 閉環(huán)系統(tǒng)模擬結(jié)構(gòu)圖

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      第七章 倒立擺系統(tǒng)的最優(yōu)控制方案及控制器設(shè)計(jì)

      針對(duì)第二章倒立擺系統(tǒng)的狀態(tài)空間方程式,通過確定最優(yōu)控制量u(t)??Kx(t)的矩陣K,使得閉環(huán)系統(tǒng)漸進(jìn)穩(wěn)定,同時(shí)使線性二次型最優(yōu)控制指標(biāo)(式6-1)達(dá)到最小。

      J?1tfT1TT[xQ(t)x?uQ(t)u]dt?x(tf)Q0x(tf)(6-1)12?t202式中,Q1(t)為n?n維半正定的狀態(tài)加權(quán)矩陣;Q2(t)為r?r維正定的控制加權(quán)矩陣;Q0(t)為n?n維半正定的終端加權(quán)矩陣。Q1(t)和Q2(t)是用來衡量狀態(tài)變量和輸入向量的權(quán)重。

      針對(duì)倒立擺系統(tǒng)的平衡問題,可引入全狀態(tài)反饋。當(dāng)給系統(tǒng)施加階躍輸入時(shí),找出滿足系統(tǒng)性能的反饋增益矩陣K,使在其作用下將系統(tǒng)由初始狀態(tài)驅(qū)動(dòng)到零平橫狀態(tài)。如果系統(tǒng)受到外界干擾而偏離零狀態(tài),施加最優(yōu)控制u?使得系統(tǒng)回到零狀態(tài)附近并同時(shí)滿足J達(dá)到最小,其中u?由公式6-2解得。

      u???Q2?1(t)BT(t)P(t)x(t)??K(t)x(t)(6-2)求解黎卡提(Riccati)矩陣方程(式6-3)的就可獲得P的值以及最有反饋矩陣K值即式6-4。

      ??-PA-ATP?PBQ-1BTP-Q(6-3)P21K?R?1BTP(6-4)當(dāng)tf趨向無窮時(shí),P(t)趨近于一個(gè)常值矩陣,P?t??0,因此,上式給出的Riccati方程就簡(jiǎn)化為?PA?AT?PBR?1BTP?Q?0。

      ?20

      基于倒立擺的現(xiàn)代控制模型建立及分析

      參考文獻(xiàn)

      [1] 劉豹,唐萬生..現(xiàn)代控制理論.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2009.9~10.[2] 吳振順,張健成..控制理論基礎(chǔ)與應(yīng)用.哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社,2007.59~63.

      第二篇:基才Matlab的倒立擺系統(tǒng)實(shí)時(shí)模糊控制研究

      基才Matlab的倒立擺系統(tǒng)實(shí)時(shí)模糊控制研究

      徐 雄,石曙東(湖北師范學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)系,湖北 黃石 435002)1 引言

      倒 立擺系統(tǒng)是一種是非最小相位系統(tǒng),它具有非線性、多變量和不穩(wěn)定的特點(diǎn),因而成為控制理論教學(xué)和科研的典型對(duì)象,以往主要通過軟件仿真或在精密倒立擺上實(shí) 現(xiàn)各種控制算法,而對(duì)倒立擺硬件系統(tǒng)開發(fā)的相關(guān)報(bào)道卻甚少。目前,國(guó)內(nèi)各高?;旧隙疾捎孟愀酃谈吖竞图幽么驫uanser公司生產(chǎn)的系統(tǒng),由于采用高 精度的零部件,因此,硬件成本較高;其軟件大多采用VC等可視化編程軟件來開發(fā),研發(fā)周期長(zhǎng),并且不提供源代碼,缺乏可讀性和再利用性。本文介紹一種倒立擺系統(tǒng)的軟硬件開發(fā),其硬件系統(tǒng)具有低成本、高可靠性和穩(wěn)定性等優(yōu)點(diǎn);其軟件系統(tǒng)在Matlab環(huán)境下編程和實(shí)時(shí)控制,源代碼完全開放,而且可調(diào)用豐富的Matlab工具箱函數(shù),非常適用于教學(xué)和科研上的再學(xué)習(xí)和開發(fā)。倒立擺系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)

      一 級(jí)水平倒立擺硬件系統(tǒng)框圖如圖1所示,多級(jí)水平倒立擺也相類似,區(qū)別之處只是擺桿不同。倒立擺系統(tǒng)由導(dǎo)軌、力矩電機(jī)、滑塊與擺桿、皮帶等部件組成。擺桿連 接滑塊,滑塊由皮帶拖動(dòng)在導(dǎo)軌上滑行?;瑝K離中心點(diǎn)的水平位移和擺桿的角度分別由旋轉(zhuǎn)編碼器1和2檢測(cè),通過旋轉(zhuǎn)編碼器信息采集卡轉(zhuǎn)換后對(duì)應(yīng)于θ和x的計(jì) 數(shù)值。在導(dǎo)軌的兩側(cè)各有一個(gè)限位開關(guān)(常閉),當(dāng)滑塊滑行到兩側(cè)時(shí),將碰到限位開關(guān)并使其斷開,用來判斷滑塊的位置是否超出限定范圍以及是否立即停止電機(jī) 運(yùn)行。限位開關(guān)的通斷信號(hào)由數(shù)據(jù)采集卡I/O采集,控制電壓通過數(shù)據(jù)采集卡D/A輸出,經(jīng)過力矩電機(jī)控制器轉(zhuǎn)換后作用于電機(jī)。硬件系統(tǒng)組成部件說明如表1 所列。

      2.1 力矩電機(jī)控制器設(shè)計(jì)

      數(shù) 據(jù)采集卡D/A輸出電壓一般為0 V~+5 V或0 V~+10 V,而力矩電機(jī)的伺服驅(qū)動(dòng)電壓為-24 V~+24 V,因此需要設(shè)計(jì)一個(gè)控制器,將數(shù)據(jù)采集卡的輸出電壓按比例轉(zhuǎn)換成力矩電機(jī)控制所需的伺服電壓。力矩電機(jī)控制器采用不帶MPU的分立元件反饋方法設(shè)計(jì),以 提高可靠性。當(dāng)電機(jī)帶動(dòng)小車運(yùn)動(dòng)到兩端碰到限位開關(guān)時(shí),施加在電機(jī)上的電壓必須馬上變成0 V,電機(jī)立即停止轉(zhuǎn)動(dòng),但力矩電機(jī)的堵轉(zhuǎn)電流非常大,會(huì)擊穿達(dá)林頓管,因此在設(shè)計(jì)力矩電機(jī)控制器時(shí),應(yīng)考慮碰到限位開關(guān)時(shí)要立即切斷電機(jī)的達(dá)林頓輸出電 路,使電機(jī)端的電壓箝位于0 V。

      2.2 旋轉(zhuǎn)編碼器接口設(shè)計(jì)

      擺 桿的角度(θ)是倒立擺控制所需的最主要的反饋檢測(cè)信號(hào),而小車的位置(x)只起到輔調(diào)節(jié)作用,要求精度不高。因此,擺桿角度檢測(cè)采用日本NEMI-COM公司生產(chǎn)的高精度旋轉(zhuǎn)編碼器,而小車位置檢測(cè)所用旋轉(zhuǎn)編碼器則自制,由旋轉(zhuǎn)編碼盤加上帶槽光耦檢測(cè)電路實(shí)現(xiàn)。旋轉(zhuǎn)編碼器的典型輸出為兩個(gè)相位差 90°的方波信號(hào)(A和B)以及零位脈沖信號(hào)Z。其中,Z脈沖信號(hào)標(biāo)志旋轉(zhuǎn)編碼盤轉(zhuǎn)過的圈數(shù)(每圈360°),A、B兩相信號(hào)脈沖數(shù)標(biāo)志轉(zhuǎn)編碼盤轉(zhuǎn)過的角 度,A、B之間的相位關(guān)系為碼盤的轉(zhuǎn)向,即當(dāng)A相超前B相90°時(shí),標(biāo)志碼盤正轉(zhuǎn);當(dāng)B相超前A相90°時(shí),標(biāo)志碼盤反轉(zhuǎn)。

      旋 轉(zhuǎn)編碼器接口電路將A、B、Z脈沖信號(hào)轉(zhuǎn)換成旋轉(zhuǎn)碼盤轉(zhuǎn)過角度的計(jì)數(shù)值,一般采用單片機(jī)來實(shí)現(xiàn)。從光電編碼器接口電路要求高速度、高精度和計(jì)算機(jī)接口等方 面考慮,本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的旋轉(zhuǎn)編碼器接口應(yīng)為插在計(jì)算機(jī)PCI插槽上的PCI板卡,計(jì)數(shù)電路采用高速CPLD器件EPM7128實(shí)現(xiàn),采用抗干擾二倍頻方法設(shè) 計(jì),PCI接口器件采用PLX公司的PCI9052。自制旋轉(zhuǎn)編碼器及接口電路框圖如圖2所示,左邊虛線框內(nèi)是自制的旋轉(zhuǎn)編碼器電路,調(diào)整好帶槽光耦01 和02之間的距離,轉(zhuǎn)動(dòng)帶齒光碼盤,A、B就會(huì)產(chǎn)生相位差為90°的脈沖信號(hào)。倒立擺軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)

      倒 立擺軟件系統(tǒng)一般都是在Windows操作系統(tǒng)中采用Turbo C、Visual C++、C++Builder等可視化編程軟件開發(fā),雖然實(shí)時(shí)性比較好,但控制算法實(shí)現(xiàn)難度較高,開發(fā)周期長(zhǎng)并且缺乏靈活性。筆者提出以計(jì)算、繪圖和仿真 功能強(qiáng)大的Matlab軟件作為控制算法的開發(fā)環(huán)境,用Visual C++開發(fā)MEX接口生成的動(dòng)態(tài)鏈接庫(DLL)作為Matlab與PCI數(shù)據(jù)采集卡和旋轉(zhuǎn)編碼器信號(hào)采集卡進(jìn)行通信的中介,編制M文件實(shí)現(xiàn)模糊控制算 法,具有編程簡(jiǎn)單、工具箱函數(shù)調(diào)用和數(shù)據(jù)分析方便等優(yōu)點(diǎn)。

      3.1 Matlab環(huán)境下實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制

      用Matlab 對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制有兩種可選擇的方法,編制M文件或利用Simulink,這兩種方法也可以交互使用。另外,也可以采用Matlab與第三方軟件相互調(diào) 用的方法實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制。直接采用M文件編程簡(jiǎn)單易學(xué),但運(yùn)行速度較慢;使用Simulink和Real-Time Workshop進(jìn)行實(shí)時(shí)控制,控制參數(shù)修改方便,運(yùn)行速度快,在仿真和調(diào)試完成后,可生成C代碼并移植到硬件直接使用,快速實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)。Matlab 環(huán)境下這兩種方法的數(shù)據(jù)交換過程如圖3所示,其中,上部是編制M文件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制的數(shù)據(jù)交換過程。

      Matlab 只帶有知名公司板卡產(chǎn)品的驅(qū)動(dòng)程序,如果采用國(guó)內(nèi)公司或者用戶自行設(shè)計(jì)的板卡,則需要自行編寫設(shè)計(jì)驅(qū)動(dòng)程序并采用Matlab訪問硬件的接口程序。M文件 下沒有直接訪問硬件的函數(shù),因此需要使用Matlab提供的MEX接口函數(shù)來開發(fā)硬件驅(qū)動(dòng),生成動(dòng)態(tài)鏈接庫(DLL)。如果利用Simulink模塊實(shí)時(shí) 控制,則需要編制訪問硬件的S-Function接口,利用此函數(shù)可以編寫實(shí)現(xiàn)自身功能的Simulink模塊。還可以采用S-Function編寫 Mat-lab不帶驅(qū)動(dòng)的硬件板卡的驅(qū)動(dòng)程序。

      3.2 變量組合的模糊控制器設(shè)計(jì)

      單 級(jí)倒立擺是一個(gè)兩輸入單輸出的多變量系統(tǒng),控制目標(biāo)是擺桿的角度θ和滑塊的水平位移X皆為0或者在0點(diǎn)附近動(dòng)態(tài)調(diào)整,若要控制這兩個(gè)量,就必須引入其變化 率作為反饋量。因此,模糊控制器的輸入量為擺桿的角度θ、角速度ω、滑塊的水平位移X以及水平速度V,而輸出為力矩電機(jī)的控制電壓U。通 過線性變換,將擺的角度θ的電壓值映射到論域[-6,6],角速度ω的論域和角度θ相同。θ和ω采用7級(jí)分割,分別為NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB、用鐘形隸屬度函數(shù)。同理,將滑塊的水平位移X映射至論域[-1,1],模糊分割為3級(jí),分別是NM、ZE、PM,使用三角形隸屬度函數(shù)。水平速度V論域?yàn)閇-1,1],模糊分割為2級(jí),分別是N、P,使用三角形隸屬度函數(shù)。輸出的控制電壓u論域?yàn)閇-6,6],分割成7級(jí),分別為NB、NM、NS、ZE、PS、PM、PB。在進(jìn)行模糊推理運(yùn)算時(shí),采用Mamdani最大-最小合成運(yùn)算,而輸出的解模糊運(yùn)算則采用重心法。

      對(duì) 于多變量模糊控制系統(tǒng),由于可能的控制規(guī)則數(shù)目是輸入變量數(shù)的指數(shù),因此,如何有效地減少多變量模糊控制系統(tǒng)中控制規(guī)則的數(shù)目,對(duì)理論分析和工程應(yīng)用都有 著非常重要的意義。為了減少規(guī)則的數(shù)量,本文根據(jù)擺桿的角度θ和滑塊的水平位移x分別設(shè)置模糊控制規(guī)則庫,而最終的控制信號(hào)就是分別調(diào)用這兩個(gè)規(guī)則庫所得 到的控制信號(hào)的組合。具體地,第i條規(guī)則就是:

      其中,如果根據(jù)擺桿的角度和角速度來確定控制信號(hào),那么,I1=θ而I2=ω;如果根據(jù)水平位移x和速度v確定控制信號(hào),那么,I1=x而I2=v。具體的模糊控制規(guī)則分別如表2和表3所示,推理采用max-min合成運(yùn)算,解模糊則采用重心法。

      在實(shí)際控制中,這兩個(gè)規(guī)則庫是交替使用的,從而在保證擺桿不倒的前提下,使滑塊向中心位置靠攏。具體做法:每三個(gè)采樣周期的前兩個(gè)周期采用角度控制規(guī)則 庫,第三個(gè)周期則同時(shí)采用兩個(gè)規(guī)則庫進(jìn)行模糊推理計(jì)算,并將得到的兩個(gè)控制量按下式加權(quán)計(jì)算出最終的控制量U。

      其中,Uθ和Ux分別為通過角度控制規(guī)則庫和位移控制規(guī)則庫推理計(jì)算得到的控制量,加權(quán)系數(shù)可根據(jù)不同要求進(jìn)行調(diào)整。

      倒 立擺系統(tǒng)的控制算法分兩部分:擺桿自動(dòng)起擺控制和穩(wěn)定在垂直小角度范圍內(nèi)控制,一般以擺桿偏離垂直站立角度±12°為界限,在±12°范圍內(nèi)采用模糊控制 算法使其穩(wěn)定在垂直站立狀態(tài),超出這個(gè)范圍則啟動(dòng)自動(dòng)起擺控制算法,再次使其穩(wěn)定在垂直站立狀態(tài)。為了提高倒立擺系統(tǒng)的抗干擾性能,擺桿在±12°范圍內(nèi) 擺動(dòng)時(shí)使用的模糊規(guī)則庫可進(jìn)一步細(xì)分,以確定合適的控制電壓。

      實(shí)驗(yàn)結(jié)果

      單 級(jí)倒立擺控制系統(tǒng)的采樣周期一般不大于20 ms。本系統(tǒng)模糊控制器的采樣周期為15 ms,即每隔15 ms采樣一次θ、ω、x和v的值,并給出控制信號(hào)U。圖4和圖5分別給出了前20 s內(nèi)擺桿的角度電壓曲線和前100 s內(nèi)滑塊的位移電壓曲線。在倒立擺處于豎直倒立狀態(tài)時(shí)加入不同的擾動(dòng)信號(hào),本控制系統(tǒng)表現(xiàn)出良好的抗干擾性能。圖6和圖7分別為加入幅值0.5的階躍擾動(dòng) 和幅值0.5頻率為0.5 Hz的方波擾動(dòng)后的擺桿角度波形圖。擾動(dòng)是通過將程序代碼加在輸出控制電壓值上來實(shí)現(xiàn)的,輸出控制電壓范圍為0~+10 V。由圖可以看出,在Matlab環(huán)境下應(yīng)用組合變量模糊控制策略對(duì)倒立擺系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制取得了很好的效果。在實(shí)際運(yùn)行時(shí),Matlab環(huán)境下的模糊控制 器使倒立擺系統(tǒng)保持穩(wěn)定時(shí)間可以長(zhǎng)達(dá)幾個(gè)小時(shí),并且具有魯棒性,受外界干擾時(shí)可自動(dòng)調(diào)整至穩(wěn)定狀態(tài)。

      結(jié)束語

      本文給出了一種低成本、高可靠性和穩(wěn)定性的倒立擺硬件系統(tǒng)的解決方案以及在Matlab環(huán)境下控制軟件的實(shí)現(xiàn)方法。在硬件方面,與其他同類倒立擺系統(tǒng)相比 較,本系統(tǒng)在保證性能的前提下大大降低了成本、實(shí)用性強(qiáng);而且在軟件方面,控制軟件在Matlab環(huán)境下開發(fā),利用簡(jiǎn)單的Matlab語言編程,對(duì)教學(xué)和 科學(xué)研究十分有益。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在Matlab環(huán)境下進(jìn)行復(fù)雜非線性系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制是可行的。使用Matlab進(jìn)行實(shí)時(shí)控制系統(tǒng)的開發(fā),可大大簡(jiǎn)化系統(tǒng) 建模和控制算法的實(shí)現(xiàn),利用Real-Time Workshop生成的C代碼可直接移植到硬件或其他軟件上,有效地縮短軟件的開發(fā)時(shí)間。

      第三篇:國(guó)有銀行股份制改造與建立現(xiàn)代金融企業(yè)制度的分析

      龍?jiān)雌诳W(wǎng) http://.cn

      國(guó)有銀行股份制改造與建立現(xiàn)代金融企業(yè)制度的分析

      作者:史 娜

      來源:《沿海企業(yè)與科技》2005年第11期

      [摘 要]隨著中國(guó)銀行和中國(guó)建設(shè)銀行的股份制改造的深化,我國(guó)國(guó)有銀行的股份制改造已經(jīng)走上現(xiàn)代金融之路。文章就國(guó)有銀行股改的經(jīng)驗(yàn),總結(jié)了六條措施使國(guó)有銀行經(jīng)過股改成為符合現(xiàn)代金融企業(yè)制度的股份制銀行。

      [關(guān)鍵詞]國(guó)有銀行;股份制改造;現(xiàn)代金融企業(yè)制度

      [中圖分類號(hào)]F833/837

      [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A

      第四篇:語言哲學(xué)與分析哲學(xué)論文——科學(xué)解釋覆蓋率模型的建立與反思

      科學(xué)解釋覆蓋率模型的建立與反思

      摘要:科學(xué)解釋是科學(xué)哲學(xué)研究的重要問題之一,亨普爾的“演繹—律則”(D—N)模型和“歸納—統(tǒng)計(jì)”(I—S)模型,二者合稱為“覆蓋率”模型,這被認(rèn)為是科學(xué)解釋的標(biāo)準(zhǔn)模型。本文將介紹覆蓋率模型的建立及其遇到的困難,給科學(xué)解釋尋找新的進(jìn)路。

      關(guān)鍵詞:科學(xué)解釋;覆蓋率模型;亨普爾;新的進(jìn)路

      The establishment and reflection of

      the covering-law model

      Abstract: Scientific explanation is one of the important issues of the philosophy of science.The deductive-nomological model and inductive-statistical model are collectively called the covering-law model.This is considered the standard model of scientific explanation.This article describes the establishment and reflection of the covering-law model , in order to find a new scientific explanation into the road.Key Words: Scientific explanation;The covering-law model;C.G.Hempel;New approach

      科學(xué)解釋一直是科學(xué)哲學(xué)領(lǐng)域長(zhǎng)久不衰的熱門話題,因?yàn)榭茖W(xué)不僅僅是描述自然現(xiàn)象,更重要的是解釋自然現(xiàn)象,發(fā)現(xiàn)其中包含的自然規(guī)律。作為科學(xué)哲學(xué)的核心問題之一,構(gòu)建一個(gè)合理的解釋模型成為了一個(gè)重要課題。1948年,亨普爾(C.G.Hempel)和奧本海默(P.Oppenheim)合寫的名為《解釋的邏輯研究》中提出“演繹-律則“(deductive-nomological)即D-N模型,1962年亨普爾又提出的“歸納-統(tǒng)計(jì)”(inductive-statistical)即I-S模型。由于D-N模型和I-S模型都必須至少包含一個(gè)普遍規(guī)律(或統(tǒng)計(jì)規(guī)律),因此,合稱為科學(xué)解釋的覆蓋率模型,意指在科學(xué)解釋中援引的定律覆蓋或包含了被解釋項(xiàng)的內(nèi)容,覆蓋率模型被成為科學(xué)解釋的標(biāo)準(zhǔn)模型。下面對(duì)覆蓋率模型的建立、困境、出路逐一作出具體闡述。一. 科學(xué)解釋覆蓋率模型的提出 1.科學(xué)解釋建立需要滿足的條件

      科學(xué)解釋包括Explanandum被解釋項(xiàng)和Explanans 解釋項(xiàng),但是建立一個(gè)科學(xué)解釋僅有這兩項(xiàng)是不夠的,還需要滿足相關(guān)的一些條件。

      作者在《解釋的邏輯研究》中就談到了科學(xué)解釋建立需要滿足的條件,具體如下:

      (1)Explanandum被解釋項(xiàng)必須是Explanans 解釋項(xiàng)的一個(gè)邏輯后承。(2)Explanans 解釋項(xiàng)必須包含普遍定律,而且這些定律必須滿足對(duì)Explanandum被解釋項(xiàng)的衍推性要求。

      (3)Explanans 解釋項(xiàng)必須具有經(jīng)驗(yàn)內(nèi)容,它至少在原則上必須能被實(shí)驗(yàn)或觀察所檢驗(yàn)。

      以上是科學(xué)解釋建立的邏輯性條件,從中我們可以看出亨普爾的觀點(diǎn):解釋就是論證;解釋中的論證即意味著Explanandum被解釋項(xiàng)可有普遍率導(dǎo)出;由此決定了解釋與預(yù)見在邏輯上同構(gòu),區(qū)別僅在于其實(shí)用目的不同,或?qū)嶋H推演與被解釋事件發(fā)生的時(shí)間順序不同。(4)構(gòu)成Explanans 解釋項(xiàng)的語句必須是真的。

      這一條是科學(xué)解釋建立的經(jīng)驗(yàn)條件。2.“演繹-律則“(deductive-nomological)即D-N模型的提出

      通過分析大量解釋事例以及對(duì)上述結(jié)論的思考,他們認(rèn)為在科學(xué)解釋中,Explanans 解釋項(xiàng)中的定律是全稱形式的,Explanans 解釋項(xiàng)與Explanandum被解釋項(xiàng)之間的關(guān)系是演繹的。一個(gè)解釋可以理解為一個(gè)演繹論證,把滿足這兩個(gè)條件的模型稱為解釋的“演繹-律則”(deductive-nomological),即D-N模型,它的一般形式是:

      就這樣,他們把科學(xué)解釋及其過程完全建立在邏輯的基礎(chǔ)之上,構(gòu)建了一個(gè)精確的、嚴(yán)格的關(guān)于科學(xué)解釋的形式理論。

      3.“歸納-統(tǒng)計(jì)”(inductive-statistical)即I-S模型的提出

      但是在日后的研究中,亨普爾發(fā)現(xiàn)那些全稱普遍的規(guī)律,只是自然律的一種,這個(gè)模型沒有考慮統(tǒng)計(jì)規(guī)律,在現(xiàn)實(shí)生活中有很多現(xiàn)象是統(tǒng)計(jì)的,因此,在1962又提出了“歸納-統(tǒng)計(jì)”(inductive-statistical)即I-S模型。二者合稱為覆蓋率模型,被認(rèn)為是科學(xué)解釋的標(biāo)準(zhǔn)模型。4. 對(duì)覆蓋率模型的完善

      在D—N模型和I—S模型的基礎(chǔ)上,亨普爾又進(jìn)一步思考,即使在Explanans 解釋項(xiàng)含有統(tǒng)計(jì)形式的定律時(shí),Explanans 解釋項(xiàng)與Explanandum被解釋項(xiàng)也有可能是演繹相關(guān)的,與此對(duì)應(yīng)的解釋模型應(yīng)該是“演繹統(tǒng)計(jì)模型”(the deductive—statistical model),簡(jiǎn)稱D—S模型。需要指出的是,I—S模型的Explanandum被解釋項(xiàng)是關(guān)于Explanans 解釋項(xiàng)中統(tǒng)計(jì)定律所涉類中一給定個(gè)體成員的一個(gè)單稱陳述,而D—S模型的Explanandum被解釋項(xiàng)是與Explanans 解釋項(xiàng)中統(tǒng)計(jì)定律密切相關(guān)的一類現(xiàn)象的概率陳述。可以說,D—S模型的提出,在一定程度上完善了覆蓋率模型。

      二. 科學(xué)解釋覆蓋率模型遇到的困難

      從方法上看,科學(xué)解釋的覆蓋率模型所使用的方法是邏輯演繹和經(jīng)驗(yàn)歸納。從內(nèi)容上看,兩個(gè)模型都強(qiáng)調(diào)定律的重要性,亨普爾之所以稱它為“覆蓋率模型”,就是為了強(qiáng)調(diào)普遍性定律和統(tǒng)計(jì)性定律在科學(xué)解釋中的重要作用。我們知道,亨普爾是經(jīng)驗(yàn)主義者,而且是早期的邏輯經(jīng)驗(yàn)論者,所以在認(rèn)識(shí)科學(xué)解釋這個(gè)問題時(shí),只注重邏輯形式的分析,而忽略了Explanans 解釋項(xiàng)與Explanandum被解釋項(xiàng)之間除邏輯關(guān)系之外,更重要的是內(nèi)容上的相關(guān)。

      歸納覆蓋率模型遇到的困境,可概括如下: 1. 關(guān)于理想化的論據(jù)和實(shí)際解釋之間關(guān)系的困難 1974年Ardon Lyon提出的金屬受引力作用的解釋反例:

      所有金屬都導(dǎo)電 ··· ○所有導(dǎo)電體都受引力作用 ··· ○2

      ———————————————

      所有金屬都受引力作用

      ···

      ○3

      這是對(duì)D—N模型的反例。我們從上述可以看出,由○1和○2確實(shí)演繹推導(dǎo)除了○3,而且○2又是定律,○1和○2在原則上完全可由實(shí)驗(yàn)或觀察來檢驗(yàn),完全符合D—N模型的要求。但是金屬并不是因?yàn)槠鋵?dǎo)電才受到引力作用,前提和結(jié)論解釋不相關(guān)。可見D—N模型陷入了解釋相關(guān)性的困擾。亨普爾在《自然科學(xué)的哲學(xué)》一書中,例舉了虹的物理解釋,虹的現(xiàn)象是作為太陽的白光在諸如產(chǎn)生云層中的球形水滴中的反射和折射的結(jié)果而出現(xiàn)的。這個(gè)說明用有關(guān)光的光學(xué)定律表明,每當(dāng)噴霧和薄霧水滴為觀察者后面的強(qiáng)烈白光所照亮?xí)r,就會(huì)預(yù)期到虹的出現(xiàn)。因此,即使我們從未見過虹,由物理說明所提供的解釋性知識(shí),也會(huì)構(gòu)成很好的根據(jù)來預(yù)期或相信虹將在特定環(huán)境下出現(xiàn)。這就是所謂的解釋相關(guān)性要求:所引證的解釋性知識(shí)提供了很好的理由來使人相信被解釋的現(xiàn)象確實(shí)會(huì)發(fā)生或者真的已經(jīng)發(fā)生過。2. 解釋與預(yù)測(cè)的對(duì)稱性困擾

      標(biāo)準(zhǔn)解釋模型認(rèn)為解釋與預(yù)測(cè)是對(duì)稱的,它們?cè)谶壿嫿Y(jié)構(gòu)上是同一的,預(yù)測(cè)是潛在的解釋,解釋是已知的預(yù)測(cè),它們之間只是知識(shí)狀態(tài)的不同。但是對(duì)于這樣的說法,很多人提出了質(zhì)疑,1966年Sylvain Bromberger提出了旗桿和影子的反例:

      一旗桿立于一平地上,當(dāng)給定太陽方位和旗桿高度時(shí),我們可以根據(jù)光線直線傳播定律等,推出陰影的長(zhǎng)度。類似,當(dāng)給定太陽方位和陰影長(zhǎng)度時(shí),我們可以推出旗桿的長(zhǎng)度。兩者都符合D-N解釋模型,但是陰影的長(zhǎng)度并不能解釋旗桿的長(zhǎng)度。

      這個(gè)例子推翻了亨普爾提出的解釋與預(yù)測(cè)的對(duì)稱性,而且我們知道,當(dāng)A解釋了B時(shí),B不能解釋A,否則便是循環(huán)論證和因果反向,所以解釋應(yīng)該是單向的、非對(duì)稱的。但是從上述例子我們可以看出,D—N模型存在這樣的困擾,而且是它自身消除不了的。3. 無需定律的困擾

      在科學(xué)領(lǐng)域和日常生活中常常會(huì)遇到一些無須定律的解釋實(shí)例,例如1959年H.Scriven 提出的威廉大帝不入侵蘇格蘭的反例:

      對(duì)于此的解釋可以這樣闡述,威廉大帝不想占領(lǐng)蘇格蘭的土地,而只是想通過打敗蘇格蘭王使他效忠自己從而鞏固北方邊界。

      這個(gè)解釋不含任何定律,所以覆蓋率解釋模型并非普遍適用。在D—N模型中,規(guī)律起了本質(zhì)的作用,而現(xiàn)在這個(gè)本質(zhì)的作用被取消了,這就對(duì)覆蓋率模型提出了挑戰(zhàn)。4. 統(tǒng)計(jì)解釋模型的高概率困擾

      亨普爾認(rèn)為,如果前提并不能給結(jié)論以高概率支持,其理由的解釋力就會(huì)削弱,所以就不能算作真正有效的解釋。但是,對(duì)于此問題,很多人又提出了質(zhì)疑,1986年Salmon提出了心理治療反例:

      許多患有N型神經(jīng)官能癥病人經(jīng)過心理治療都痊愈了

      ··· ○1 瓊斯患有N型神經(jīng)官能癥并經(jīng)過了心理治療

      ··· ○2

      瓊斯痊愈了

      ···

      ○3 N型官能癥有一個(gè)特點(diǎn),患者即使不接受治療也會(huì)自動(dòng)痊愈。所以,無論患者是否接受過心理治療,最后都會(huì)痊愈。所以這里的概率r是高還是低,都不能按上述解釋瓊斯的痊愈。由此我們可以看出,統(tǒng)計(jì)解釋的高概率要求不是解釋的充分條件,也不是解釋的必要條件。三.科學(xué)解釋模型的新進(jìn)路

      覆蓋率模型遇到的困難,是其自身所不能解決的。針對(duì)以上所述的這些問題,很多科學(xué)哲學(xué)研究者提出了一些解決的進(jìn)路,大致可以概括為三條。1. 本體論進(jìn)路

      針對(duì)覆蓋率模型的對(duì)稱性困擾,薩爾蒙(Wesley Salmon)認(rèn)為這需要因果關(guān)系來解決,他指出解釋不是論證,解釋就是要闡明現(xiàn)象背后的因果機(jī)制。他因此倡導(dǎo)并建立了解釋的因果相關(guān)(causal relevance)即C-R模型,提出了科學(xué)解釋的一條本體論進(jìn)路。

      薩爾蒙的C—R模型使低概率事件成為可解釋的,還使無因果關(guān)系的解釋項(xiàng)被排除。C-R模型似乎更符合科學(xué)和日常生活中一些重要類型的解釋,但是因果解釋也同樣存在一些問題。可以說,因果理論遭遇到的最大困難是如何不用邏輯論證關(guān)系替代,又不讓形而上學(xué)實(shí)體滲入關(guān)于因果性本身的說明。那么,關(guān)鍵在于怎樣理解關(guān)于不可觀察對(duì)象之理論的實(shí)在論信念。2. 認(rèn)識(shí)論進(jìn)路

      沿著亨普爾開辟的認(rèn)識(shí)論路線,范·弗拉森(Bas van Fraassen)把目光轉(zhuǎn)向了語境和語用,繼續(xù)修正改進(jìn)它。在他看來,解釋理論面對(duì)的兩大難題是有些事件不可解釋,有些論證不符合直覺的解釋觀念。他對(duì)這兩個(gè)問題的解決,是以對(duì)薩爾蒙的因果理論的批評(píng)為基礎(chǔ)的,反實(shí)在論是他整個(gè)理論的根據(jù)。他強(qiáng)調(diào)“語境”的概念,重視解釋語用學(xué)。他認(rèn)為相關(guān)性本身是語境的一個(gè)功能,但是有人持懷疑的態(tài)度認(rèn)為,假如沒有對(duì)它的相關(guān)性概念進(jìn)行約束,那么解釋就會(huì)變得十分隨意?;鶑?Philip Kitcher)對(duì)科學(xué)解釋的統(tǒng)一模型做了很好的論證,他認(rèn)為統(tǒng)一解釋能夠避免標(biāo)準(zhǔn)解釋模型的不對(duì)稱、不相關(guān)等問題。我們可以這樣理解,解釋的對(duì)稱與否是依賴于語境的,這是一個(gè)很重要的結(jié)論。

      這條進(jìn)路在一定程度上增強(qiáng)了標(biāo)準(zhǔn)模型的解釋力,可以說,認(rèn)識(shí)論進(jìn)路在科學(xué)解釋的研究領(lǐng)域是具有重要地位的。3. 模型論進(jìn)路

      以赫西(Mary B.Hesse)、卡特賴特(Nancy Cartwright)和哈瑞(Rom Harre)為代表的一派認(rèn)為亨普爾對(duì)科學(xué)解釋本質(zhì)的理解有誤,必須構(gòu)造出一個(gè)模型,而不是用規(guī)律來推出現(xiàn)象。事實(shí)上,我們?cè)谶M(jìn)行科學(xué)解釋中,用的可能是類比推理,而模型論進(jìn)路主要就是根據(jù)模型的類比、隱喻功能進(jìn)行科學(xué)解釋。

      他們認(rèn)為其他科學(xué)解釋模型都依賴于自然律,反對(duì)把科學(xué)解釋的任務(wù)歸結(jié)到規(guī)律身上。覆蓋率模型的范圍有些小,在各個(gè)科學(xué)領(lǐng)域,理論系統(tǒng)十分繁雜,這樣看來,覆蓋率模型顯得十分單薄。但是在研究模型論的時(shí)候,需要注意的是模型與實(shí)際的關(guān)系,要保證模型的恰當(dāng)性。

      【參考文獻(xiàn)】

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