二级倒立摆的建模与仿真

为进行性线控制器的设计,首先需要对被控制系统进行建模.二级倒立摆系统数学模型的建立基于以下假设：

1) 每一级摆杆都是刚体；

2) 在实验过程中同步带长保持不变；

3) 驱动力与放大器输入成正比，没有延迟直接拖加于小车；

4) 在实验过程中动摩擦、库仑摩擦等所有摩擦力足够小，可以忽略不计。 利用拉格朗日方程得：

GU r N r F r M +??????????+????

??????=??????????21212121212121),(),,,(),(θθθθθθθθθθθθθθ ???

?

????

?

?+--++++++=2

21122222212222

1

22

1111

22112

221121121021)

cos(cos )cos(cos )(cos cos )(),(l M J Ll M l M Ll M l M l M J l M l M l M l M l M M M M M θθθθθθθθθθ

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %求取控制系统的LQR 控制器

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% A=[0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 1 0; 0 0 0 0 0 1;

0 0 0 0 0 0;

0 64.966 -14.865 0 0 0; 0 -32.483 31.933 0 0 0]; B=[0;0;0;1;5.1124;0.0562]; C=[1 0 0 0 0 0; 0 1 0 0 0 0; 0 0 -1 0 0 0]; D=[0;0;0]; p = eig(A) % 求向量K Q = eye(6); R = 1;

K = lqr(A,B,Q,R)

% 计算LQR 控制矩阵 Ac = [(A-B*K)]; Bc = [B];

(,)(,)(,)L q q

T q q V q q =-

Cc = [C];

Dc = [D];

% 计算增益Nbar

Cn = [1 0 0 0 0 0];

Nbar = rscale(A,B,Cn,0,K);

Bcn = [Nbar*B];

% 求阶跃响应并显示，小车位置为虚线，摆杆角度为实线

T = 0:0.005:5;

U = 0.2*ones(size(T));

[Y,X] = Lsim(Ac,Bcn,Cc,Dc,U,T);

plot(T,Y(:,1),':',T,Y(:,2),'-',T,Y(:,3),'--')

legend('Cart Position','Pendulum Angle1','Pendulum Angle2')

grid

% —————— end ——————

由于上述程序中含有rscale命令，MA TLAB中没有，故建立MA TLAB函数程序rascale。M，求取控制系统输入输出匹配系数。其程序如下：

% ———— rscale.m ————----

% 求取输入输出匹配系数

function[Nbar] = rscale(A,B,C,D,K)

s = size(A,1);

Z = [zeros([1,s]) 1];

N = inv([A,B;C,D])*Z';

Nx = N(1:s);

Nu = N(1+s);

Nbar = Nu + K*Nx;

% —————— end ——————

运行结果：

p =

8.7143

4.5782

-8.7143

-4.5782

K =

1.0000 81.6472 -9

2.3150 2.4191 5.4176 -16.0072

即矩阵反馈增益矩阵K=[1.0000 81.6472 -92.3150 2.4191 5.4176 -16.0072]

小车位置，上下摆杆角度响应曲线如下图所示：

执行以下命令：

sys=ss(A,B,C,D);

t=0:0.001:5;

step(sys,t)

求取系统的单位阶跃响应（系统受外力干扰）曲线：

小车位置，上、下摆杆传递函数如下：

1

#cart1: ---

s^2

5.112 s^2 + 1.362e-014 s - 164.1

#pendulum2: ------------------------------------

s^4 - 96.9 s^2 + 5.684e-014 s + 1592

-0.0562 s^2 + 3.993e-016 s + 169.7

#pendulum3: ------------------------------------

s^4 - 96.9 s^2 + 5.684e-014 s + 1592

根轨迹分析系统的稳定性：

（1）执行语句：

num=[0 0 1];

den=[1 0 0];

G=tf(num,den);

rlocus(G);

grid

在原点处有一二重临界极点，小车的闭环运动系统不稳定。

（2）执行命令：

G=tf([5.112 1.362e-014 -164.6],[1 0 -96.9 0 5.684e-014 1592]); %输入系统的传递函数模型

rlocus(G) %绘制系统的根轨迹图如下，图中对根轨迹曲线和等阻尼线进行了处理，是显示效果更好。

（3）s=tf('s');

G=(-0.0562*s^2+3.993*s+169.7)/(s^4-96.9*s^2+5.684e-014*s+1592)

rlocus(G);

grid

运行结果：

从图中可以看出，摆杆2的临界增益为K=[0 0 3.88 3.88],极点为:6.93-1.24i,

6.93+1.24e-007i,0,0

A=[0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1; 0 0 0 0 0 0; 0 64.966 -14.865 0 0 0; 0 -32.483 31.933 0 0 0];

B=[0;0;0;1;5.1124;0.0562];

C=[1 0 0 0 0 0;

0 1 0 0 0 0;

0 0 1 0 0 0];

D=[0;0;0];

[num,den]=ss2tf(A,B,C,D)

% 求传递函数的脉冲响应并显示

t=0:0.005:5;

impulse(num,den,t)

% 显示范围：横坐标0-1，纵坐标0-60，此条语句参数可根据仿真输出曲线调整

axis([0 1 0 60])

grid

运行结果:

num =

1.0e+003 *

Columns 1 through 4

0 -0.0000 0.0010 0.0000

0 -0.0000 0.0051 0.0000

0 0.0000 0.0001 -0.0000

Columns 5 through 7

-0.0969 -0.0000 1.5917

-0.1641 0 0

-0.1697 0 0

den =

1.0e+003 *

Columns 1 through 4

0.0010 0.0000 -0.0969 -0.0000

Columns 5 through 7

1.5917 0 0

>> printsys(num,den)

num(1)/den =

-8.8818e-015 s^5 + 1 s^4 + 3.4106e-013 s^3 - 96.899 s^2 - 3.4106e-012 s

+ 1591.6995

-----------------------------------------------------------------------

s^6 + 9.77e-015 s^5 - 96.899 s^4 - 2.2737e-013 s^3 + 1591.6995 s^2

num(2)/den =

-3.5527e-015 s^5 + 5.1124 s^4 + 1.1369e-013 s^3 - 164.0897 s^2

------------------------------------------------------------------

s^6 + 9.77e-015 s^5 - 96.899 s^4 - 2.2737e-013 s^3 + 1591.6995 s^2

num(3)/den =

2.6645e-015 s^5 + 0.0562 s^4 - 1.1369e-013 s^3 - 169.7172 s^2

------------------------------------------------------------------

s^6 + 9.77e-015 s^5 - 96.899 s^4 - 2.2737e-013 s^3 + 1591.6995 s^2

A=[0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1; 0 0 0 0 0 0; 0 64.966 -14.865 0 0 0; 0 -32.483 31.933 0 0 0];

B=[0;0;0;1;5.1124;0.0562];

C=[1 0 0 0 0 0;

0 1 0 0 0 0;

0 0 1 0 0 0];

D=[0;0;0];

[num,den]=ss2tf(A,B,C,D)

% 求传递函数的脉冲响应并显示

t=0:0.005:5;

impulse(num,den,t)

% 显示范围：横坐标0-1，纵坐标0-60，此条语句参数可根据仿真输出曲线调整axis([0 1 0 60])

grid

绘制系统的频率特性：

小车二级摆系统，摆起倒立控制

鲁棒极点配置算法

利用K=place（A，B，p），求取多变量系统的的状态反馈矩阵K 。PLACE（）并不适用与多重期望极点的问题，而ACKER（）函数可以求解配置多重极点的问题。程序如下：

A=[0 0 0 1 0 0; 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 0 1; 0 0 0 0 0 0; 0 64.966 -14.865 0 0 0; 0 -32.483 31.933 0 0 0];

B=[0;0;0;1;5.1124;0.0562];

C=[1 0 0 0 0 0;

0 1 0 0 0 0;

0 0 1 0 0 0];

D=[0;0;0];

r=rank(ctrb(A,B))

p=[-1 -2 -3 -4 -1+i 1-i]; %期望极点位置

K=place(A,B,p) %系统极点配置

eig(A-B*K)' %闭环极点显示及检验运行结果：

r=6 系统完全可控。

K =

Columns 1 through 4

-0.0000 + 0.0302i 25.9743 + 0.3942i -15.8760 - 0.8108i -0.0000 + 0.0628i

Columns 5 through 6

1.9803 - 0.0107i -

2.2093 - 0.1434i

极点：

Columns 1 through 4

-4.0000 + 0.0000i 1.0000 + 1.0000i -3.0000 + 0.0000i -2.0000 + 0.0000i Columns 5 through 6

-1.0000 - 1.0000i -1.0000 - 0.0000i

%状态空间方程

A=[0 0 0 1 0 0;

0 0 0 0 1 0;

0 0 0 0 0 1;

0 0 0 0 0 0;

0 64.966 -14.865 0 0 0;

0 -32.483 31.933 0 0 0];

B=[0;0;0;1;5.1124;0.0562];

C=[1 0 0 0 0 0;

0 1 0 0 0 0;

0 0 1 0 0 0];

D=[0;0;0];

G=ss(A,B,C,D);

sys=tf(G);

Q=1.6*eye(6);

R=100;

[K,S]=lqr(A,B,Q,R) %状态反馈矩阵K和Riccati方程的解

运行结果：

K =

1.4142 86.5086 -101.3267 3.1879 5.5368 -17.6869

S =

3.6066 6.2641 -20.0104 3.2650 -0.3760 -3.7650

6.2641 269.7085 -385.9447 14.4963 11.4623 -69.2064

-20.0104 -385.9447 683.6225 -41.3416 -9.1360 124.3301

3.2650 1

4.4963 -41.3416

5.8719 -0.5648 -7.7286

-0.3760 11.4623 -9.1360 -0.5648 0.9934 -1.5065

-3.7650 -69.2064 124.3301 -7.7286 -1.5065 22.7885

图1 Q=1.6*eye(6),R=0.8 图2 Q=100*eye(6),R=0.8 图3 Q=1000*eye(6) 反馈增益随Q加权矩阵的增大而增大

K =

1.4142 86.5086 -101.3267 3.1879 5.5368 -17.6869

>>

K =

11.1803 250.4970 -374.7099 21.5248 11.6085 -68.3226

>>

K =

1.0e+003 *

0.0354 0.6887 -1.0939 0.0674 0.0286 -0.2013

R 的变化对输出响应、反馈增益K的影响:R=0.8、10、100、1000

K =

1.4142 86.5086 -101.3267 3.1879 5.5368 -17.6869

>>

K =

0.4000 75.5046 -80.0132 1.2483 5.3279 -13.7127

>>

K =

0.1265 72.6707 -73.7695 0.6030 5.3246 -12.5506

>>

K =

0.0400 71.3913 -70.8929 0.3123 5.3273 -12.0169

改进的LQR控制器阶跃响应时

Q的对角元素为200，100，100，0，0，0时，有

K =

14.1421 103.5179 -168.3570 15.3030 3.7316 -30.3046

Nbar = 14。1421

14.1421

Q=1。6*eye（6）时

K =

1.2649 84.6952 -98.0122

2.9120 5.4892 -17.0693

Nbar =

1.2649

Q=diag（200 100 100 1 1 1）时

K =

14.1421 106.3588 -172.5593 15.4781 3.8705 -31.0806 Nbar =

14.1421

%状态空间方程

A=[0 0 0 1 0 0;

0 0 0 0 1 0;

0 0 0 0 0 1;

0 0 0 0 0 0;

0 64.966 -14.865 0 0 0;

0 -32.483 31.933 0 0 0];

B=[0;0;0;1;5.1124;0.0562];

C=[1 0 0 0 0 0;

0 1 0 0 0 0;

0 0 1 0 0 0];

D=[0];

Gp=ss(A,B,C,D) %将控制过程创建为LTI对象%可控性

p=[-1 -2 -3 -4 -5 -6];

Co=ctrb(A,B)

c_eig=rank(Co)

F=place(A,B,p)

F=norm(F) %求F的2范数

A_cl=A-B*F

eig(A_cl)

%能观性

Ob=obsv(A,C)

O_eig=rank(Ob)

L=place(A',C',p)'

A_ob=A-L*C

eig(A_ob)

x0=[1;-0.75;0.4;0;-0.2;0]';

t=[0:0.05:5];

u=0*t;

[y,t,x]=lsim(Gp,u,t,x0);

G_ob=ss(A_ob,L,C,D)

[y_hat,t,x_hat]=lsim(G_ob,y,t);

plot(t,x_hat,t,x,'--')

plot(t,y_hat,t,y,'--')

运行结果：

a =

x1 x2 x3 x4 x5 x6 x1 0 0 0 1 0 0 x2 0 0 0 0 1 0 x3 0 0 0 0 0 1 x4 0 0 0 0 0 0 x5 0 64.97 -14.87 0 0 0 x6 0 -32.48 31.93 0 0 0

b =

u1

x1 0

x2 0

x3 0

x4 1

x5 5.112

x6 0.0562

c =

x1 x2 x3 x4 x5 x6

y1 1 0 0 0 0 0

y2 0 1 0 0 0 0

y3 0 0 1 0 0 0

d =

u1

y1 0

y2 0

y3 0

Continuous-time model.

Co =

1.0e+004 *

0 0.0001 0 0 0 0

0 0.0005 0 0.0331 0 2.3965

0 0.0000 0 -0.0164 0 -1.6007

0.0001 0 0 0 0 0

0.0005 0 0.0331 0 2.3965 0

0.0000 0 -0.0164 0 -1.6007 0 c_eig =

6

F =

0.4523 53.6711 -52.3401 1.1082 3.9878 -8.8191

f =

21.0948

A_cl =

0 0 0 1.0000 0 0

0 0 0 0 1.0000 0

0 0 0 0 0 1.0000

-0.4523 -53.6711 52.3401 -1.1082 -3.9878 8.8191

-2.3126 -209.4222 252.7183 -5.6658 -20.3874 45.0867

-0.0254 -35.4993 34.8745 -0.0623 -0.2241 0.4956 ans =

-6.0000

-5.0000

-4.0000

-3.0000

-2.0000

-1.0000

Ob =

一级倒立摆的建模与控制分析

控制工程与仿真课程设计报告 报告题目直线一级倒立摆建模、分析及控制器的设计 组员1专业、班级14自动化1 班姓名朱永远学号1405031009 组员1专业、班级14自动化1 班姓名王宪孺学号1405031011组员1专业、班级14自动化1 班姓名孙金红学号1405031013 报告评分标准 评分项目权重评价内容评价结果项目得分 内容70设计方案较合 理、正确，内容 较完整 70-50分 设计方案基本合 理、正确，内容 基本完整 50-30分 设计方案基本不 合理、正确，内 容不完整 0-30分 语言组织15语言较流顺，标 点符号较正确 10-15分语言基本通顺， 标点符号基本正 确 5-10分 语言不通顺，有 错别字，标点符 号混乱 5分以下 格式15 报告格式较正 确，排版较规范 美观 10-15分 报告格式基本正 确，排版不规范 5-10分 报告格式不正 确，排版混乱 5分以下总分

直线一级倒立摆建模、分析及控制器的设计 一状态空间模型的建立 1.1直线一级倒立摆的数学模型 图1.1 直线一级倒立摆系统 本文中倒立摆系统描述中涉及的符号、物理意义及相关数值如表1.1所示。

图1.2是系统中小车的受力分析图。其中，N 和P 为小车与摆杆相互作用力的水平和垂直方向的分量。 图1.2 系统中小车的受力分析图 图1.3是系统中摆杆的受力分析图。F s 是摆杆受到的水平方向的干扰力, F h 是摆杆受到的垂直方向的干扰力，合力是垂直方向夹角为α的干扰力F g 。

图1.3 摆杆受力分析图 分析小车水平方向所受的合力，可以得到以下方程： ()11- 设摆杆受到与垂直方向夹角为α 的干扰力Fg ，可分解为水平方向、垂直方向的干扰力，所产生的力矩可以等效为在摆杆顶端的水平干扰力FS 、垂直干扰力Fh 产生的力矩。 ()21- 对摆杆水平方向的受力进行分析可以得到下面等式： ()θsin 22 l x dt d m F N S +=- ()31- 即： αθθθθsin sin cos 2f F ml ml x m N +-+= ()41- 对图1.3摆杆垂直方向上的合力进行分析，可以得到下面方程： ()θcos 22 l l dt d m F mg P h -=++- ()51- 即 θθθθ αcos sin cos 2 ml ml F mg P g +=++- ()61- 力矩平衡方程如下： 0cos sin sin cos cos sin =++++θθθθαθα I Nl Pl l F l F g g ()71- 代入P 和N ，得到方程： () 0cos 2sin sin 2cos sin cos 2cos sin 2222=+-++++θθθθθθθαθαx ml ml mgl ml I l F l F g g ()81- 设φπθ+=，（φ是摆杆杆与垂直向上方向之间的夹角，单位是弧度），代入上式。假设φ<<1，则可进行近似处理： φφφφφφφ===?? ? ??==2sin ,12cos ,0,sin ,1cos 2 dt d N x f F x M --= α sin g S F F =α cos g h F F =

最优控制方法在直线二级倒立摆中的应用

题目最优控制方法在直线二级倒立摆中的应用

目录 摘要 (1) 前言 (3) 1倒立摆的研究 (3) 1.1 倒立摆的研究背景 (4) 1.2倒立摆的控制方法 (3) 2 二级倒立摆系统控制机理 (6) 2.1系统描述 (6) 2.2 二级倒立摆系统强迫运动的描述 (8) 2.3 二级倒立摆系统的控制规律 (8) 3直线二级倒立摆的建模 (9) 3．1 建模条件 (10) 3.2 利用力学建模 (11) 3.3利用拉格朗日方程建模 (14) 4 最优控制器的设计与调节 (18) 4.1 最优控制理论概述 (18) 4.2 应用软件MATLAB的简介 (21) 4.3LQR控制器的设计与调节 (22) 4.3.1 LQR控制器的设计 (22) 4.3.2 加入增益的LQR控制器的调节 (27) 4.4连续系统的离散化仿真设计 (28) 5 最优控制法与极点配置法的比较 (31) 5.1 极点配置法的基本原理 (31) 5.2 配置极点并与最优控制法比较 (33) 6总结 (38) 致谢 (39) 参考文献 (40) 附录 (41)

最优控制方法在直线二级倒立摆中的应用 摘要：倒立摆系统以其自身的不稳定性而难以控制, 也因此成为自动控制实验中验证控制策略优劣的极好的实验装置。本文介绍了直线二级倒立摆的控制机理，详细的分析了直线二级倒立摆的建模过程。并且对最优控制理论和MATLAB做了简单的介绍，针对系统设计了最优控制器，并与极点配置法进行了比较。结果表明最优控制器对于二级倒立摆系统有着很好的控制能力。 关键词：二级倒立摆；LQR；极点配置；MATLAB The application of Optimal Control on Double Inverted Pendulum Student：QIN Kai-yang Supervisor：Y AN Juan-juan (College of Electrical Engineering &Information Technology, China Three Gorges University) Abstract：Inverted pendulum system is difficult to control because of its instability. It becomes the wonderful experiment device to verify how about the control strategy in automatic control experiment. The text introduced the mechanism of the double inverted pendulum. It simply introduced optimal control theory and the software of Matlab. The double inverted pendulum is modeled and the controller is designed by using optimal control theory. The simulating results show that quadratic optimal control has the ability to control the representative nonlinear instability system. Key words：Double Inverted Pendulum；LQR；MATLAB；Pole Configuration

倒立摆系统的建模及Matlab仿真资料

第1 页共11 页 倒立摆系统的建模及Matlab仿真 1.系统的物理模型 考虑如图(1)所示的倒立摆系统。图中，倒立摆安装在一个小车上。这里仅考虑倒立摆在图面内运动的二维问题。 图(1)倒立摆系统 假定倒立摆系统的参数如下。 摆杆的质量：m=0.1g l=1m小车的质量：摆杆的长度：2重力加速度：g=9.8m/M=1kg s摆杆的质量在摆杆的中心。 设计一个控制系统，使得当给定任意初始条件(由干扰引起)时，最大超调量?≤10%，调节时间ts ≤4s ，通过小车的水平运动使倒立摆保持在垂直位置。 2.系统的数学模型 2.1建立倒置摆的运动方程并将其线性化。 为简化问题，在数学模型中首先假设：1)摆杆为刚体；2）忽略摆杆与支点之间的摩擦；3）忽略小车与接触面间的摩擦。 ?）,在u设小车瞬时位置为z,摆心瞬时位置为（作用下，小车及摆均产生加速远 动，sin?lz根据牛顿第二定律，在水平直线远动方向的惯性力应与u平衡，于是有 22dzd?)?sinu?M?m(zl22dtdt???2????z(M?mml?)cos?mlusin? 即：??①

绕摆轴转动的惯性力矩与重力矩平衡，因而有． 第2 页共11 页 2??d??? sin??lcosm(z?lsinmgl)??2dt?????22???????即： nis?l?ocgcosincoszs?ls??② 以上两个方程都是非线性方程，为求得解析解，需作线性化处理。由于控制的目的是保持倒立摆直?2?????且可忽略则，立，在试驾合适的外力条件下，假定θ很小，接近于零时合理的，1sincos??,项。于是有 ???M?zm?u?ml??)(③ ????g?z?l??④联立求解可得1mg?u?z????MM 1)?m(M????u??MlMl 列写系统的状态空间表达式。2.2??T xx,x,x,，选取系统变量则 xx,x,xx?,42134123xx??211mgux???x?32MM x?x?431)(M?mu?x?x? 34MlMl 即00100????z??1mg??????000?z?????d MM??Bu?Ax?xux????????00001???dt????1gm?(M)????000??????? MlMl??????Cx?0?y?xx1001代入数据计算得到：0100????000?1??????T0D,?0??1BA?,?001,C100??1000??00011?? 11 页3 页共第 3.设计控制器3.1判断系统的能控性和稳定性 1100????0011????23BBAABAB?Q?故被控对象完全可控， rank()=4,Q kk??11?0?10??011?10???22???11?。出现大于零的特征值，故被，，0 解得特征值为 0由特征方程0??11I?A?)(控对象不稳定3.2确定希望的极点， 另一对为远极点，认为系统性能主要由主导，选其中一对为主导极点和希望的极点n=4ss21极点决定，远极点只有微小影响。根据二阶系统的关系式，先确定主导极点???42??1????10.?e??t1.67?有，闭环可得；取误差带，于是取，则6.?059?0.02.?0? pns??n2????1?js??=-10.8j,远极点选择使它和原点的距离大于主导极点与原点 距离主导极点为?n,21s??15倍，取的54,33.3采用状态反馈方法使系统稳定并配置极点 ??kkkk?k；状态反馈系统的状态方程，馈状态反的控制规律为为kxu??3102?，其

倒立摆姿态控制模型

倒立摆 倒立摆百度文库解释： 倒立摆系统的输入为小车的位移（即位置）和摆杆的倾斜角度期望值，计算机在每一个采样周期中采集来自传感器的小车与摆杆的实际位置信号，与期望值进行比较后，通过控制算法得到控制量，再经数模转换驱动直流电机实现倒立摆的实时控制。直流电机通过皮带带动小车在固定的轨道上运动，摆杆的一端安装在小车上，能以此点为轴心使摆杆能在垂直的平面上自由地摆动。作用力u平行于铁轨的方向作用于小车，使杆绕小车上的轴在竖直平面内旋转，小车沿着水平铁轨运动。当没有作用力时，摆杆处于垂直的稳定的平衡位置（竖直向下）。为了使杆子摆动或者达到竖直向上的稳定，需要给小车一个控制力，使其在轨道上被往前或朝后拉动。 倒立摆系统简介 倒立摆是机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域、多种技术的有机结合，其被控系统本身又是一个绝对不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统，可以作为一个典型的控制对象对其进行研究。最初研究开始于二十世纪50 年代，麻省理工学院（MIT）的控制论专家根据火箭发射助推器原理设计出一级倒立摆实验设备。近年来，新的控制方法不断出现，人们试图通过倒立摆这样一个典型的控制对象，检验新的控制方法是否有较强的处理多变量、非线性和绝对不稳定系统的能力，从而从中找出最优秀的控制方法。倒立摆系统作为控制理论研究中的一种比较理想的实验手段，为自动控制理论的教学、实验和科研构建一个良好的实验平台，以用来检验某种控制理论或方法的典型方案，促进了控制系统新理论、新思想的发展。由于控制理论的广泛应用，由此系统研究产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人控制技术、人工智能、导弹拦截控制系统、航空对接控制技术、火箭发射中的垂直度控制、卫星飞行中的姿态控制和一般工业应用等方面具有广阔的利用开发前景。平面倒立摆可以比较真实的模拟火箭的飞行控制和步行机器人的稳定控制等方面的研究。 倒立摆分类

一级倒立摆地Simulink仿真

单级倒立摆稳定控制 直线一级倒立摆系统在忽略了空气阻力及各种摩擦之后，可抽象成小车和匀质摆杆组成的系统，如图1所示。 图1 直线一级倒立摆系统 图2 控制系统结构 假设小车质量M =0.5kg ，匀质摆杆质量m=0.2kg ，摆杆长度2l =0.6m ，x (t )为小车的水平位移，θ为摆杆的角位移，2 /8.9s m g =。控制的目标是通过外力u (t)使得摆直立向上（即0)(=t θ）。该系统的非线性模型为： u ml x m M ml mgl x ml ml J +=++=++22)sin ()()cos (sin )cos ()(θθθθθθθ ，其中231ml J =。 解： 一、 非线性模型线性化及建立状态空间模型 因为在工作点附近（0,0==θ θ ）对系统进行线性化，所以 可以做如下线性化处理：32 sin ,cos 13!2!θθθθθ≈-≈-

当θ很小时，由cos θ、sin θ的幂级数展开式可知，忽略高次项后， 可得cos θ≈1，sin θ≈θ，θ’^2≈0； 因此模型线性化后如下： （J+ml^2）θ’’+mlx ’’=mgl θ (a) ml θ’’+(M+m) x ’’=u (b) 其中23 1ml J = 取系统的状态变量为,,,,4321θθ ====x x x x x x 输出T x y ][θ=包括小车位移和摆杆的角位移. 即X=????????????4321x x x x =????? ???????''θθx x Y=??????θx =??????31x x 由线性化后运动方程组得 X1’=x ’=x2 x2’=x ’’=m m M mg 3)(43-+-x3+m m M 3)(44-+u X3’ =θ’=x4 x4’=θ’’=ml l m M g m M 3)(4)(3-++x3+ml l m M 3)(43-+-u 故空间状态方程如下： X ’=????????????'4'3'2'1x x x x =????????????????? ?-++-+-03)(4)(300100003)(4300 0010ml l m M g m M m m M mg ????????????4321x x x x + ???????? ??????????-+--+ml l m M m m M 3)(4303)(440 u

直线二级倒立摆的建模和控制综述

西南科技大学 自动化专业方向设计报告 设计名称：直线二级倒立摆的建模和镇定控制 姓名： 学号: 班级： 指导教师： 起止日期：

方向设计任务书 学生班级：学生姓名：学号： 设计名称： 起止日期：指导教师： 方向设计学生日志

直线二级倒立摆的建模与镇定控制 摘要（150-250字） 倒立摆是一个典型的多变量、非线性、强耦合、欠驱动的自然不稳定系统，对倒立摆系统的控制研究，能反映控制过程中的镇定、非线性和随动等问题，因此常用于各种控制算法的研究。而且对倒立摆系统的研究还有重要的工程背景，对机器人行走、火箭的姿态调整等都有重要的现实意义。 本文以直线二级倒立摆系统为模型，阐释了直线二级倒立摆的建模方法和镇定控制算法。其次介绍了直线二级倒立摆系统的结构和参数，应用拉格朗日方程建模方法详细推导了二级倒立摆的数学模型，并对系统的性能进行分析。接下来，本文重点研究了最优控制算法在直线二级倒立摆镇定控制中的应用；在介绍倒立摆系统的最优控制算法的基础上，设计了系统的最优控制器，分析得出控制参数的选择规律；并且在Simulink上完成仿真实验,观察控制系统性能。 关键词：倒立摆；建模；LQR；镇定控制

Modeling and Balance Control of the Linear Double Inverted Pendulum Abstract：Inverted pendulum is a typical multivariable, nonliner, closed coupled and quick movement natural instable system.The process of control research can reflect many key problems in control theory, such as the problem of tranquilization, non linearity, following and so on. So the inverted pendulum is commonly used for the study of many kinds of control theory. The research of inverted pendulum also has important background of engineering, and has practical significance for the Robot walk and Rocket-profile adjustment. In this paper, taking the linear double inverted pendulum system as the control model, reaching of the control system based on lagrange equation and optimal control algorithm. First of all, giving out the research significance and situation of the inverted pendulum system,and introducing the linear double inverted pendulum modeling methods and stabilization control theory. Secondly, introducing the structure and parameters of the inverted pendulum system. Researching of the inverted pendulum mathematical model based on lagrange equation, and giving a detailed derivation, then having stability analysis of the system. Next, this paper studied the inverted pendulum system’s optimal control algorithm,and designed the LQR controller based on it,then coming to the law of selection of control parameters. Finishing the simulation in the Simulink software,observing the performance of the control system. Key words: inverted pendulum, modeling, LQR, balance control

倒立摆建模

系统建模 系统建模可以分为两种:机理建模和实验建模.实验建模就是通过在研究对象上加上一系列的研究者先确定的输入信号,激励研究对象并通过传感器的检测其可观测的输出,应用数学手段建立起系统输入---输出关系.这里包括输入信号的设计选取,输出信号的精确检测,数学算法的研究等等内容.机理建模就是在了解研究对象在运动规律基础上,通过物理,化学的知识和数学手段建立起的系统内部的输入输出状态关系.系统的建模原则： 1) 建模之前，要全面了解系统的自然特征和运动机理，明确研究目的和准确性要求，选择合适的分析方法。 2) 按照所选分析法，确定相应的数学模型的形式； 3) 根据允许的误差范围，进行准确性考虑，然后建立尽量简化的合理的数学模型。 小车—倒立摆系统是各种控制理论的研究对象。只要一提小车—倒立摆系统，一般均认为其数学模型也已经定型。事实上，小车—倒立摆的数学模型与驱动系统有关，常见到的模型只是对应于直流电机的情况，如果执行机构是交流伺服电机，就不是这个模型了。本文主要分析由直流电机驱动的小车—倒立摆系统。小车倒立摆系统是检验控制方式好坏的一个典型对象，其特点是高阶次、不稳定、非线性、强耦合，只有采取有效的控制方式才能稳定控制. 在忽略空气阻力,各种摩擦之后,可将直线一级倒立摆系统抽象成小车忽然均匀质杆组成的系统,如下图所示: 图中F 是施加于小车的水平方向的作用力，x 是小车的位移，φ是摆的倾斜角。若不给小车施加控制力，倒摆会向左或向右倾斜，控制的目的是当倒摆出现偏角时，在水平方向上给小车以作用力，通过小车的水平运动，使倒摆保持在垂直的位置。即控制系统的状态参数，以保持摆的倒立稳定。 M 小车的质量 0.5Kg m 摆杆的质量 0.2Kg X φ F M 图1 直线一级倒立摆系统 θ

单级倒立摆系统的分析与设计

单级倒立摆系统的分析与设计 小组成员：武锦张东瀛杨姣 李邦志胡友辉 一．倒立摆系统简介 倒立摆系统是一个典型的高阶次、多变量、不稳定和强耦合的非线性系统。由于它的行为与火箭飞行以及两足机器人行走有很大的相似性，因而对其研究具有重大的理论和实践意义。由于倒立摆系统本身所具有的上述特点，使它成为人们深入学习、研究和证实各种控制理论有效性的实验系统。 单级倒立摆系统（Simple Inverted Pendulum System）是一种广泛应用的物理模型，其结构和飞机着陆、火箭飞行及机器人的关节运动等有很多相似之处，因而对倒立摆系统平衡的控制方法在航空及机器人等领域有着广泛的用途，倒立摆控制理论产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器入技术、导弹拦截控制系统、航空器对接控制技术等方面具有广阔的开发利用前景。 倒立摆仿真或实物控制实验是控制领域中用来检验某种控制理论或方法的典型方案。最初研究开始于二十世纪50年代，单级倒立摆可以看作是一个火箭模型，相比之下二阶倒立摆就复杂得多。1972年，Sturgen等采用线性模拟电路实现了对二级倒立摆的控制。目前，一级倒立摆控制的仿真或实物系统已广泛用于教学。 二．系统建模 1．单级倒立摆系统的物理模型 图1：单级倒立摆系统的物理模型

单级倒立摆系统是如下的物理模型：在惯性参考系下的光滑水平平面上，放置一个可以在平行于纸面方向左右自由移动的小车（cart ），一根刚性的摆杆（pendulum leg ）通过其末端的一个不计摩擦的固定连接点（flex Joint ）与小车相连构成一个倒立摆。倒立摆和小车共同构成了单级倒立摆系统。倒立摆可以在平行于纸面180°的范围内自由摆动。倒立摆控制系统的目的是使倒立摆在外力的摄动下摆杆仍然保持竖直向上状态。在小车静止的状态下，由于受到重力的作用，倒立摆的稳定性在摆杆受到微小的摄动时就会发生不可逆转的破坏而使倒立摆无法复位，这时必须使小车在平行于纸面的方向通过位移产生相应的加速度。依照惯性参考系下的牛顿力学原理，作用力与物体位移对时间的二阶导数存在线性关系，单级倒立摆系统是一个非线性系统。 各个参数的物理意义为： M — 小车的质量 m — 倒立摆的质量 F — 作用到小车上的水平驱动力 L — 倒立摆的长度 x — 小车的位置 θ— 某一时刻摆角 整个倒立摆系统就受到重力、驱动力和摩擦阻力的三个外力的共同作用。这里，驱动力F 是由连接小车的传动装置提供，控制倒立摆的稳定实际上就是依靠控制驱动力F 使小车在水平面上做与倒立摆运动相关的特定运动。为了简化模型以利于仿真，假设小车与导轨以及摆杆与小车铰链之间的摩擦均为0。 2．单级倒立摆系统的数学模型 令小车的水平位移为x ，运动速度为v ，加速度a 。 小车的动能为212kc E Mx =，选择特定的参考平面使得小车的势能为0。 摆杆的长度为L ，某时刻摆角为θ，在摆杆上与固定连接点距离为q （0

倒立摆系统的建模及Matlab仿真

倒立摆系统的建模及Matlab 仿真 1.系统的物理模型 考虑如图(1)面内运动的二维问题。 图(1)倒立摆系统 假定倒立摆系统的参数如下。 摆杆的质量：m=0.1g 摆杆的长度：l =1m 小车的质量： M=1kg 重力加速度：g=9.8m/2s 摆杆的质量在摆杆的中心。 设计一个控制系统，使得当给定任意初始条件(由干扰引起)时，最大超调量δ ≤10%，调节时 间ts ≤4s ，通过小车的水平运动使倒立摆保持在垂直位置。 2.系统的数学模型 2.1建立倒置摆的运动方程并将其线性化。 为简化问题，在数学模型中首先假设：1)摆杆为刚体；2）忽略摆杆与支点之间的摩擦；3）忽略小车与接触面间的摩擦。 设小车瞬时位置为z,摆心瞬时位置为（θsin l z +）,在u 作用下，小车及摆均产生加速远动，根据牛顿第二定律，在水平直线远动方向的惯性力应与u 平衡，于是有 u l z dt d m dt z d M =++)sin (22 22θ 即： u ml ml z m M =-++θθθθsin cos )(2&&&&& ① 绕摆轴转动的惯性力矩与重力矩平衡，因而有

θθθsin cos )sin (22mgl l l z dt d m =??? ????+ 即： θθθθθθθsin cos sin cos cos 22g l l z =-+&&&&& ② 以上两个方程都是非线性方程，为求得解析解，需作线性化处理。由于控制的目的是保持倒立摆直 立，在试驾合适的外力条件下，假定θ很小，接近于零时合理的，则1cos ,sin ≈≈θθθ，且可忽略θ θ2&项。于是有 u ml z m M =++θ&&&& )( ③ θθg l z =+&&&& ④ 联立求解可得 u Ml Ml m M u M M mg z 1)(1 -+=+- =θθθ&&&& 2.2列写系统的状态空间表达式。 选取系统变量4321,,,x x x x ， []T x x x x x 4321,,,=则 u Ml x Ml m M x x x u M x M mg x x x 1 )(134433221-+= =+-==&&&& 即 []Cx x x y Bu Ax u Ml M x Ml g m M M mg z z dt d x ===+=?????? ? ???????-+?????????? ??? ? +- =???? ????????=000110100)(0 010 0000000 1 1θθ&&& 代入数据计算得到： [][]0,0001,1010,01100 1000010000 1 0==-=? ? ??? ? ??? ???-=D C B A T

20112515直线一级倒立摆机理建模

上海电力学院课程设计报告 课名：自动控制原理应用实践 题目：倒立摆控制装置 院系：自动化工程学院 专业：测控技术与仪器 班级：2011151班 姓名：马玉林 学号：20112515 时间：2014年1月14日

倒立摆系统按摆杆数量的不同，可分为一级，二级，三级倒立摆等，多级摆的摆杆之间属于自有连接（即无电动机或其他驱动设备）。对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许多典型问题：如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。 倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。 1.1 倒立摆的控制方法 倒立摆系统的输入来自传感器的小车与摆杆的实际位置信号，与期望值进行比较后，通过控制算法得到控制量，再经数模转换驱动直流电机实现倒立摆的实时控制。直流电机通过皮带带动小车在固定的轨道上运动，摆杆的一端安装在小车上，能以此点为轴心使摆杆能在垂直的平面上自由地摆动。作用力u平行于铁轨的方向作用于小车，使杆绕小车上的轴在竖直平面内旋转，小车沿着水平铁轨运动。当没有作用力时，摆杆处于垂直的稳定的平衡位置（竖直向下）。为了使杆子摆动或者达到竖直向上的稳定，需要给小车一个控制力，使其在轨道上被往前或朝后拉动。 本次设计中我们采用其中的牛顿－欧拉方法建立直线型一级倒立摆系统的数学模型，然后通过开环响应分析对该模型进行分析，并利用学习的古典控制理论和Matlab /Simulink仿真软件对系统进行控制器的设计，主要采用根轨迹法，频域法以及PID（比例-积分-微分）控制器进行模拟控制矫正。 2 直线倒立摆数学模型的建立 直线一级倒立摆由直线运动模块和一级摆体组件组成，是最常见的倒立摆之一，直线倒立摆是在直线运动模块上装有摆体组件，直线运动模块有一个自由度，小车可以沿导轨水平运动，在小车上装载不同的摆体组件。 系统建模可以分为两种：机理建模和实验建模。实验建模就是通过在研究对象上加上一系列的研究者事先确定的输入信号，激励研究对象并通过传感器检测其可观测的输出，应用数学手段建立起系统的输入－输出关系。这里面包括输入

一级倒立摆物理建模、传递函数和状态方程的推导

一级倒立摆物理建模和传递函数的推导 设定： M 小车质量 m 摆杆质量 b 小车摩擦系数 l 摆杆转动轴心到杆质心的长度 I 摆杆惯量 F 加在小车上的力 x 车位置 φ 摆杆与垂直向上方向的夹角

图1、2是系统中小车和摆杆的受力分析图。其中，N 和P 为小车与摆杆相互作用。 分析小车水平方向所受的合力，可以得到以下方程： N x b F x M --=? ?? (1) 由摆杆水平方向的受力进行分析可以得到下面等式： )sin (22 θl x dt d m N += (2) 即： θθθθsin cos 2 ?? ???-+=ml ml x m N (3) 把这个等式代入式(3)中，就得到系统的第一个运动方程： F ml ml x b x m M =-+++?? ????θθθθsin cos )(2 (4) 对摆杆垂直方向上的合力进行分析，可以得到下面方程: )cos (2 2 θl dt d m mg P =- (5) θθθθcos sin 2 ?? ?--=-ml ml mg P (6) 力矩平衡方程： ? ?=--θθθI Nl Pl cos sin (7)

此方程中力矩的方向，由于φπθ+=,θφcos cos -=,θφsin sin -=,故等式前面有负号。 合并这两个方程，约去 P 和N ，得到第二个运动方程： θ θθcos sin )(2 ? ???-=++x ml mgl ml I (8) 设θ =π +φ, 假设φ 与1（单位是弧度）相比很小，即c <<1，则可以进行近似处理：1cos -=θ,φθ-=sin ,0)(2 =dt d θ。用u 来代表被控对象的输入力F ，线性化后两个运动方程如下： { u ml x b x m M x ml mgl ml I =-++=-+? ?? ? ?? ???φφφ)()(2 (9) 假设初始条件为0，对式(9)进行拉普拉斯变换： { ) ()()()()()()()()(22222s U s s ml s s bX s s X l M s s mlX s mgl s s ml I =Φ-++=Φ-Φ+ (10) 由于输出为角度φ ，求解方程组的第一个方程，可以得到： )(])([)(22s s g ml ml I s X Φ-+= (11) 或 mgl s ml I mls s X s -+=Φ2 22)()()( (12) 令? ?=x v ，则有： mgl s ml I ml s V s -+=Φ22)()()( (13) 把上式代入方程组的第二个方程，得到：

倒立摆仿真报告

计算机控制系统课题报告 1.倒立摆基本背景： 倒立摆，Inverted Pendulum ，是典型的多变量、高阶次，非线性、强耦合、自然不稳定系统。倒立摆系统的稳定控制是控制理论中的典型问题，在倒立摆的控制过程中能有效反映控制理论中的许多关键问题，如非线性问题、鲁棒性问题、随动问题、镇定、跟踪问题等。因此倒立摆系统作为控制理论教学与科研中典型的物理模型，常被用来检验新的控制理论和算法的正确性及其在实际应用中的有效性。从 20 世纪 60 年代开始，各国的专家学者对倒立摆系统进行了不懈的研究和探索。 倒立摆系统按摆杆数量的不同，可分为一级，二级，三级倒立摆等，多级摆的摆杆之间属于自由连接（即无电动机或其他驱动设备）。由中国的大连理工大学李洪兴教授领导的“模糊系统与模糊信息研究中心”暨复杂系统智能控制实验室采用变论域自适应模糊控制成功地实现了四级倒立摆。因此，中国是世界上第一个成功完成四级倒立摆实验的国家。 倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。 2.倒立摆模型分析 倒立摆系统的输入为小车的位移（即位置）和摆杆的倾斜角度期望值，计算机在每一个采样周期中采集来自传感器的小车与摆杆的实际位置信号，与期望值进行比较后，通过控制算法得到控制量，再经数模转换驱动直流电机实现倒立摆的实时控制。直流电机通过皮带带动小车在固定的轨道上运动，摆杆的一端安装在小车上，能以此点为轴心使摆杆能在垂直的平面上自由地摆动。作用力F平行

于铁轨的方向作用于小车，使杆绕小车上的轴在竖直平面内旋转，小车沿着水平铁轨运动。当没有作用力时，摆杆处于垂直的稳定的平衡位置（竖直向下）。为了使杆子摆动或者达到竖直向上的稳定，需要给小车一个控制力，使其在轨道上被往前或朝后拉动。 我们的分析对象是一阶倒立摆。很多国内实验都说可以合理的假设空气阻力为0，但查阅了更多的文献和真正仿真做出模型并在网络上开源的一些实验后，我认为这是不正确的。空气阻力或许可以忽略，但是对于运动过程中的所有阻碍都忽略那就太为理想。也就是说，我们需要自己假设一个阻碍模型，即收到的所有阻力等效成一个包含速度，位姿等的广义函数。当然，我们的时间精力和所学知识都还有限，却也不想太过简单。我选取了一个阻力和速度成正比的函数关系，来在以后的建模和仿真过程中来模拟倒立摆所受的一切阻碍。 3.1 倒立摆物理建模：基于经典牛顿力学 受力分析如上图。 那我们在本实验中定义如下变量： M 小车质量 m 摆杆质量 b 小车摩擦系数 l 摆杆转动轴心到杆质心的长度（0.3 m）

倒立摆MATLAB建模

线控大作业 如图所示的倒立摆系统。图中，倒立摆安装在一个小车上。这里仅考虑倒立摆在图面内运动的二维问题。 图倒立摆系统 假定倒立摆系统的参数如下。 摆杆的质量：m=0.1g 摆杆的长度：2l=1m 小车的质量：M=1kg 重力加速度：g=10/s2 摆杆惯量：I=0.003kgm2 摆杆的质量在摆杆的中心。 设计一个控制系统，使得当给定任意初始条件(由干扰引起)时，最大超调量 %≤10%， 调节时间ts ≤4s ，使摆返回至垂直位置，并使小车返回至参考位置(x=0)。 要求：1、建立倒立摆系统的状态方程 2、定量分析,定性分析系统的性能指标——能控性、能观性、稳定性 3、极点配置 设计分析报告

1 系统建模 在忽略了空气阻力和各种摩擦之后，可将直线一级倒立摆系统抽象成小车和匀质杆组成的系统。如下如所示。 图 一级倒立摆模型 其中： φ 摆杆与垂直向上方向的夹角 θ 摆杆与垂直向下方向的夹角（考虑到摆杆初始位置为竖直向下） 图是系统中小车和摆杆的受力分析图。其中，N 和P 为小车与摆杆相互作用力的水平和垂直方向的分量。 注意：在实际倒立摆系统中检测和执行装置的正负方向已经完全确定，因而矢量方向定义如图所示，图示方向为矢量正方向。 分析小车水平方向所受的合力，可以得到以下方程： N x b F x M --= 由摆杆水平方向的受力进行分析可以得到下面等式： )sin (22 θl x dt d m N += 即：

θθθθsin cos 2 ml ml x m N -+= 把这个等式代入式(3-1)中，就得到系统的第一个运动方程： F ml ml x b x m M =-+++θθθθsin cos )(2 为了推出系统的第二个运动方程，我们对摆杆垂直方向上的合力进行分析，可以得到下面方程： )cos (22 θl dt d m mg P =- θθθθ cos sin 2 ml ml mg P --=- 力矩平衡方程如下： θ θθ I Nl Pl =--cos sin 注意：此方程中力矩的方向，由于θφθφφπθsin sin ,cos cos ,-=-=+=，故等式前面有负号。 合并这两个方程，约去P 和N ，得到第二个运动方程： θθθcos sin )(2x ml mgl ml I -=++ 设φπθ+=（φ是摆杆与垂直向上方向之间的夹角），假设φ与1（单位是弧度）相比很小，即1<<φ，则可以进行近似处理：0)(,sin ,1cos 2=-=-=dt d θφθθ。用u 来代表被控对象的输入力F ，线性化后两个运动方程如下： 2(+)()I ml mgl mlx M m x bx ml u ????-=?++-=? 对式(3-9)进行拉普拉斯变换，得到 ?????=Φ-++=Φ-Φ+) ()()()()()()()()(22222s U s s m l s s bX s s X m M s s m lX s m gl s s m l I 注意：推导传递函数时假设初始条件为0。 由于输出为角度φ，求解方程组的第一个方程，可以得到： )(])([)(22s s g ml ml I s X Φ-+= 或 m g l s ml I mls s X s -+=Φ222 )()()( 如果令x v =，则有：

二级倒立摆模糊控制设计

绪论 (1) 1倒立摆系统的建模 (2) 1.1倒立摆系统的特性分析 (2) 1.2二级倒立摆系统的数学建模 (3) 1.2.1基于牛顿力学的二级倒立摆系统数学模型建立4 1.3二级倒立摆系统数学模型的线性化处理 (5) 2线性二次型最优控制（LQR）的方案设计 (8) 2.1二级倒立摆性能分析 (8) 2.1.1稳定性分析 (8) 2.1.2能控性能观性分析 (9) 2.2线性二次型最优调节器原理 (11) 2.3加权阵Q和R的选择 (13) 3模糊控制的基本原理 (14) 3.1模糊理论的基本知识 (14) 3.1.1模糊控制概述 (14) 3.1.2模糊集合 (15) 3.1.3 模糊规则和模糊推理 (16) 3.1.4反模糊化 (17) 3.2模糊控制系统的设计 (17) 3.2.1模糊控制系统的组成及原理 (17) 3.2.2模糊控制器设计的基本方法与步骤 (19) 3.3二级倒立摆模糊控制器的设计 (20) 4二级倒立摆模糊控制系统的MATLAB仿真 (23) 4.1基于最优调节器的二级倒立摆控制系统的MATLAB仿真 (24) 4.2基于模糊控制器的二级倒立摆控制系统的MATLAB仿真 (26) 4.2.1二级倒立摆模糊控制系统的仿真波形 (26) 4.2.2量化因子和比例因子对模糊控制器性能的影响 (28)

4.3两种控制系统的MATLAB仿真对比研究 (29) 结束语 (30) 致 (31) 参考文献 (32) 附录 (33)

本文以二级倒立摆模型为控制对象，首先阐述了倒立摆系统控制算法的研究 发展过程和现状，介绍了倒立摆系统的结构和数学模型，并详细推导了二级倒立摆的数学模型。 其次，本文主要研究倒立摆系统的现代控制方法以及智能控制方法，用LQR 最优控制方法、模糊控制理论设计了控制器，通过MATLAB及SIMULINK仿真两 个控制器，分析指出两方法的优缺点，结果表明：智能控制策略不仅能满足非线性系统的控制要求，而且能明显改善控制指标，整个系统具有更好的动态特性。 最后完成了二级倒立摆系统控制程序的设计和调试，实验取得较好的仿真控效果，并对实验结果进行了详细的分析。结论部分对本课题的意义、目的和工作内容进行总结。 关键词：二级倒立摆，最优控制，模糊控制

自动化实验-倒立摆实验-附仿真结果图复习课程

一、直线一级倒立摆的仿真 (一)直线一级倒立摆的数学建模 对于倒立摆系统，由于其本身是自不稳定的系统，实验建模存在一定的困难。但是忽略掉一些次要的因素后，倒立摆系统就是一个典型的运动的刚体系统，可以在惯性坐标系内应用经典力学理论建立系统的动力学方程。下面我们采用其中的牛顿－欧拉方法和拉格朗日方法分别建立直线型一级倒立摆系统的数学模型。 图2 直线一级倒立摆模型 φ摆杆与垂直向上方向的夹角； θ摆杆与垂直向下方向的夹角（考虑到摆杆初始位置为竖直向下）。 图3 小车及摆杆受力分析 分析小车水平方向所受的合力，可以得到以下方程： 由摆杆水平方向的受力进行分析可以得到下面等式：

把这个等式代入式1中，就得到系统的第一个运动方程： 为了推出系统的第二个运动方程，我们对摆杆垂直方向上的合力进行分析，可以得到下面方程： 力矩平衡方程如下： 注意：此方程中力矩的方向，由于θ=π+φ,cosφ= ?cosθ,sinφ= ?sinθ，故等式前面有负号。 合并这两个方程，约去P 和N，得到第二个运动方程： 设θ=π+φ（φ是摆杆与垂直向上方向之间的夹角），假设φ与1（单位是弧度）相比很小，即φ<<1，则可以进行近似处理： 。 用u 来代表被控对象的输入力F，线性化后两个运动方程如下： 对式9进行拉普拉斯变换，得到 注意：推导传递函数时假设初始条件为0。 由于输出为角度φ，求解方程组的第一个方程，可以得到：

或 如果令v = x，则有： 把上式代入方程组的第二个方程，得到： 整理后得到传递函数： 其中 设系统状态空间方程为： 方程组对解代数方程，得到解如下： 整理后得到系统状态空间方程：

一级倒立摆MATLAB仿真、能控能观性分析、数学模型、极点配置

题目一： 考虑如图所示的倒立摆系统。图中，倒立摆安装在一个小车上。这里仅考虑倒立摆在图面内运动的二维问题。倒立摆系统的参数包括：摆杆的质量（摆杆的质量在摆杆中心）、摆杆的长度、小车的质量、摆杆惯量等。 图倒立摆系统 设计一个控制系统，使得当给定任意初始条件(由干扰引起)时，最大超调量 %≤10%，调节时间ts ≤4s ，使摆返回至垂直位置，并使小车返回至参考位置(x=0)。 要求：1、建立倒立摆系统的数学模型 2、分析系统的性能指标——能控性、能观性、稳定性 3、设计状态反馈阵，使闭环极点能够达到期望的极点，这里所说的期望的极点确定 是把系统设计成具有两个主导极点，两个非主导极点，这样就可以用二阶系统的 分析方法进行参数的确定 4、用MATLAB 进行程序设计，得到设计后系统的脉冲响应、阶跃响应，绘出相应状 态变量的时间响应图。 解： 1 建立一级倒立摆系统的数学模型 1.1 系统的物理模型 如图1所示，在惯性参考系下，设小车的质量为M ，摆杆的质量为m ，摆杆长度为l，在某一瞬间时刻摆角(即摆杆与竖直线的夹角)为θ，作用在小车上的水平控制力为u。这样，整个倒立摆系统就受到重力,水平控制力和摩擦力的3外力的共同作用。

图1 一级倒立摆物理模型 1.2 建立系统状态空间表达式 为简单起见，本文首先假设:(1)摆杆为刚体 ；(2)忽略摆杆与支点之间的摩擦；( 3) 忽略小车与导轨之间的摩擦。 在如图一所示的坐标下，小车的水平位置是y,摆杆的偏离位置的角度是θ，摆球的水平位置为y+lsin θ。这样，作为整个倒立摆系统来说，在说平方方向上，根据牛顿第二定律，得到 u l y dt d m dt d M =++)sin (y 22 22θ （1） 对于摆球来说，在垂直于摆杆方向，由牛顿第二运动定律，得到 θθsin )sin y (m 22 mg l dt d =+ （2） 方程(1)，(2)是非线性方程，由于控制的目的是保持倒立摆直立，在施加合适的外力条件下，假定θ很小，接近于零是合理的。则sin θ≈θ，cos θ≈1。在以上假设条件下，对方程线性化处理后，得倒 u ml M =++.. ..y m θ）（ （3）