臺灣博碩士論文加值系統

本論文主要分為兩大部份，第一部分為求得兩輪式機器人之平衡方程式，再提出一套以模糊推論為主、類神經網路為輔的控制架構，在平衡控制器中加入類神經不確定量觀測器，觀測路面不平坦的擾動、非線性摩擦等不確定性狀況，根據此不確定值可降低平衡控制器的控制難度，透過Matlab程式來模擬系統遇到擾動時的情形，再進一步探討、評估演算法則的可行性；第二部分為實作至Parallax公司的寶博機器人（Boe-Bot robot）上，使用加速度計（Accelerometer 2125）與陀螺儀（ADXRS610）分別量測車身傾斜角度與角速度，作為平衡控制器的兩個輸入，分別將傳統PD、模糊及本論文提出之類神經模糊控制器之演算法則，程式化於BS2模組，由PBASIC直譯器（PIC16C57）計算出適當的馬達驅動信號後，利用BS2儲存的數據及示波器觀察平衡狀況。

This thesis is divided into two parts, the first part includes the derivations of control equations. In the control scheme, the fuzzy inference is designated as a main controller and the neural network is designated as auxiliary part. The neural uncertainty observer is added to fuzzy balance controllers. It is utilized to observe the external load disturbance, nonlinear friction and unstructured uncertainties, etc.. According to the observed result the control difficulty of balancing controller can be reduced. To verify the effectiveness of the proposed control architecture. The MATLAB simulation is carried out. The second part is the experimental implementation of Parallax Inc’s Boe-Bot robot. The Accelerometer 2125 and ADXRS610 are used to measure the inclination angle and the angular velocity of Boe-Bot robot. The inclination angle and the angular velocity are two inputs of balance controller. The conventional PD, fuzzy and the proposed neural fuzzy control algorithms are programmed the BS2 module, respectively. The control signals are evaluated by the PIC16C57 and sent to the left and right motors. The data stored in BS2 and the waveform in the oscilloscope are acquired to observe the balancing condition. After watching the condition of balance and amended algorithms.

摘 要 I
Abstract II
謝 誌 III
目 錄 IV
圖索引 VI
表索引 IX
第一章 緒論 1
1.1 前言 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 文獻回顧 3
1.3.1 控制法則回顧 3
1.3.2 應用 4
1.4 論文架構 7
第二章 控制器設計 8
2.1 簡介 8
2.2 兩輪式機器人之動態方程式 9
2.3 控制器 11
2.3.1 PD控制器 12
2.3.2 模糊滑動控制器 14
2.3.3 適應模糊控制器 18
2.4 類神經觀測器的模型 19
2.4.1 雙向關聯記憶 20
2.4.2 不確定值觀測 21
2.5 具有類神經觀測器之模糊控制器設計 26
第三章 實作平台 28
3.1 硬體架構 28
3.1.1 微控制器 30
3.1.2 伺服馬達 33
3.1.3 動態感測器 36
3.2 軟體架構 43
3.2.1 模糊控制器 43
3.2.2 具有類神經觀測器之模糊控制器 46
第四章 結果與討論 52
4.1 模擬結果 52
4.1.1 PD控制器 52
4.1.2 模糊控制器 53
4.1.3 適應模糊控制器 60
4.1.4 具有類神經觀測器之模糊控制器 63
4.1.5 遭遇之困難 66
4.1.6 結果討論 66
4.2 實作結果 68
4.2.1 PD控制器 68
4.2.2 模糊控制器 73
4.2.3 具有類神經觀測器之模糊控制器 81
4.2.4 遭遇之困難 85
4.2.5 結果討論 85
第五章 結論 87
5.1 總結 87
5.2 未來發展 87
參考文獻 89

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