神经元ＰＩＤ控制器在两轮机器人控制中的应用

孙　亮，孙启兵
北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京

摘　　　要：针对两轮机器人传统ＰＩＤ控制器参数整定困难的问题，设计了一种神经元ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经元的自学习和自适应能力，在线实时调整控制器各项参数。建立了两轮机器人的非线性模型，讨论了神经元ＰＩＤ控制系统的结构及其控制算法和各项控制器参数的学习算法。将设计的控制器其应用于两轮机器人的平衡控制中，并且与传统ＰＩＤ控制器进行了比较，仿真结果验证了控制器的正确性和有效性。将该控制器应用于两轮机器人物理系统，取得了良好效果。

关　键　词：两轮机器人；自适应；神经元ＰＩＤ

１　引　言
两轮机器人是一个非线性本征不稳定系统，其平衡控制一直是研究的重点。目前所提出的算法有经典ＰＩＤ控制、状态反馈控制［１］、模糊控制［２］。其中，状态反馈控制依赖于系统的精确模型。模糊控制虽然不依赖于数学模型，但其控制规则的制定，模糊论域的选取，隶属度函数的选择等都会对控制效果产生影响。ＰＩＤ控制具有可调参数少、不依赖数学模型的优点，但传统ＰＩＤ控制具有参数整定困难的缺点。针对传统ＰＩＤ存在的问题，设计了神经元ＰＩＤ控制器，利用神经元的自学习和自适应能力，实时地对参数进行整定，解决了传统控制中的参数整定难问题。且神经元ＰＩＤ控制器具有结构简单，能适应环境变化，仿真研究表明了其正确性和有效性。较后将设计的神经元ＰＩＤ控制器应用于两轮机器人物理系统中。在平衡控制中取得了良好效果。

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