倒立擺系統(tǒng)技術(shù)報(bào)告開發(fā)文檔

下特性：(1)非線性倒立擺是一個典型的非線性復(fù)雜系統(tǒng)。實(shí)際中可以通過線性化得到系統(tǒng)的近似模型，線性化僅可以用于線性控制，也可以用于非線性控制；（4）具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有諸多優(yōu)點(diǎn)，.0000-0.0000i15/31...0.99961.02850.9723gain=1.0e-0。倒立擺剛開始工作時，首先使小車按擺桿的自由振蕩頻率擺動，擺桿隨之大幅度擺動。經(jīng)過幾次擺動后，擺桿能 下特性：(1)非線性倒立擺是一個典型的非線性復(fù)雜系統(tǒng)。實(shí)際中可以通過線性化得到系統(tǒng)的近似模型，線性化僅可以用于線性控制，也可以用于非線性控制；（4）具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制具有諸多優(yōu)點(diǎn)，.0000-0.0000i15/31...0.99961.02850.9723gain=1.0e-0。倒立擺剛開始工作時，首先使小車按擺桿的自由振蕩頻率擺動，擺桿隨之大幅度擺動。經(jīng)過幾次擺動后，擺桿能 進(jìn)行控制，倒立擺的非線性控制正成為一個研究的熱點(diǎn)。RHTP(K1)H]1HTP(k1)G其中P由下列黎卡提方程獲得P(k)QGTP(k1)G其中Qr，制算法設(shè)計(jì)與仿真LQRRHTP(K1)H]1HTP(k1)G其中P由下列黎卡提方程獲得P(k)QGTP(k1)G其中Qr，制算法設(shè)計(jì)與仿真LQR由理論分析知，可以設(shè)計(jì)基于最優(yōu)控制的狀態(tài)調(diào)節(jié)器，使系統(tǒng)閉環(huán)穩(wěn)定。設(shè)狀態(tài)反饋調(diào)節(jié)12345678910圖6Q1響應(yīng)圖18/31...0.050.040.030.020.010-0.方法研究倒立擺的控制。(9)遺傳算法。以要尋優(yōu)的參數(shù)組成染色體，通過模擬生物從父代到子代，再從子代到 最早實(shí)用化的控制器己有50多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用中不需拖放的方法建立系統(tǒng)框圖模型的圖形交互平臺。通過Simulink提供的豐富的功能塊，可以迅速地創(chuàng)建動態(tài)境是解決非線性系統(tǒng)建模、分析與仿真的理想工具。7/31...Simulink最早實(shí)用化的控制器己有50多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用中不需拖放的方法建立系統(tǒng)框圖模型的圖形交互平臺。通過Simulink提供的豐富的功能塊，可以迅速地創(chuàng)建動態(tài)境是解決非線性系統(tǒng)建模、分析與仿真的理想工具。7/31...Simulink是MATLA境下的模擬工學(xué)。關(guān)于直線倒立擺的控制技術(shù)已經(jīng)基本趨于成熟，在該領(lǐng)域所出的成果也相當(dāng)豐富。盡管環(huán)形倒立擺的基座運(yùn)動 刻的狀態(tài)矢量（n維矢量）u(k)為在第k次采樣時刻的控制信號（標(biāo)量）G=nn矩陣H=n1刻的狀態(tài)矢量（n維矢量）u(k)為在第k次采樣時刻的控制信號（標(biāo)量）G=nn矩陣H=n1矩陣20/3制規(guī)律為：u(t)Ke(t)e(t)dtT10其傳遞函數(shù)形式為：KD(s)U(s)K11Ts1（4-...(7)自適應(yīng)控制理論。主要是為倒立擺設(shè)計(jì)出自適應(yīng)控制器。(8)非線性控制理論。應(yīng)用非線性控制的short;end在這里我們假定比例、積分和微分控制都是必需的?，F(xiàn)在，就可以進(jìn)行系統(tǒng)脈沖響應(yīng)的PID 樣周期中采集來自傳感器的小車與擺桿的實(shí)際位置信號，與期望值進(jìn)行比較后，通過控制算法得到控制量，再經(jīng)數(shù)饋，實(shí)現(xiàn)對倒立擺的控制。常見的方法有：1）極點(diǎn)配置，2）線性二次型最優(yōu)控制，3）魯棒控制，4）狀態(tài)反樣周期中采集來自傳感器的小車與擺桿的實(shí)際位置信號，與期望值進(jìn)行比較后，通過控制算法得到控制量，再經(jīng)數(shù)饋，實(shí)現(xiàn)對倒立擺的控制。常見的方法有：1）極點(diǎn)配置，2）線性二次型最優(yōu)控制，3）魯棒控制，4）狀態(tài)反)圖19微調(diào)PID參數(shù)后擺角狀態(tài)曲線系統(tǒng)穩(wěn)定時間約為1秒，超調(diào)約為0.04，響應(yīng)滿足指標(biāo)要求。2．小調(diào)節(jié)PID參數(shù)后擺角輸出圖系統(tǒng)穩(wěn)定時間約為4秒，滿足要求。由于此時穩(wěn)態(tài)誤差為0，所以不需要改變積分環(huán) 學(xué)習(xí)才能具有智能特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，實(shí)際上就是調(diào)節(jié)權(quán)值和閡值的過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有許多展，以前的采用線性化方法來描述非線性的性質(zhì)，固然無可非議，但這種方法是很有局限性，非線性的一些本質(zhì)特域中進(jìn)行計(jì)算，然后再轉(zhuǎn)到離散域。根據(jù)系統(tǒng)的性能要求，我們可取=0.707w3，這時完全滿足題中的性能越大，II積分作用越弱，T越小，積分作用越強(qiáng)。增大積分時間乃，有利于減小超調(diào)，減學(xué)習(xí)才能具有智能特性。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，實(shí)際上就是調(diào)節(jié)權(quán)值和閡值的過程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制有許多展，以前的采用線性化方法來描述非線性的性質(zhì)，固然無可非議，但這種方法是很有局限性，非線性的一些本質(zhì)特域中進(jìn)行計(jì)算，然后再轉(zhuǎn)到離散域。根據(jù)系統(tǒng)的性能要求，我們可取=0.707w3，這時完全滿足題中的性能越大，II積分作用越弱，T越小，積分作用越強(qiáng)。增大積分時間乃，有利于減小超調(diào)，減I小振蕩，使系統(tǒng)更加 附近線性化，利用狀態(tài)空間方法設(shè)計(jì)比例微分控制器實(shí)現(xiàn)了一級倒立擺的穩(wěn)定控制。1980年，F(xiàn)urutae31...(2)不確定性主要是指建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型時的參數(shù)誤差、量測噪聲以與機(jī)械傳動過程中的減速齒輪間103.324717.9041>>G=da-db*K;>>syse=ss(G,db,dc,dd,0.),conv(numPID,num1))t=0:0.05:5;impulse(numc,denc,t 附近線性化，利用狀態(tài)空間方法設(shè)計(jì)比例微分控制器實(shí)現(xiàn)了一級倒立擺的穩(wěn)定控制。1980年，F(xiàn)urutae31...(2)不確定性主要是指建立系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型時的參數(shù)誤差、量測噪聲以與機(jī)械傳動過程中的減速齒輪間103.324717.9041>>G=da-db*K;>>syse=ss(G,db,dc,dd,0.),conv(numPID,num1))t=0:0.05:5;impulse(numc,denc,t 1.2MATLAB簡介MATLA美國MathWorks軟件公司于1984年推出的一種用于科學(xué)計(jì)算的高該環(huán)境可以用框圖的方式對系統(tǒng)進(jìn)行仿真。工具箱中的相應(yīng)函數(shù)來對系統(tǒng)進(jìn)行分析。若想研究結(jié)構(gòu)復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，用前面介紹的方法則需要寫出系統(tǒng)的微分方?jīng)Q定了比例調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)的快慢程度，但KPP過大會使系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào)或振蕩現(xiàn)象，K過小又起不到調(diào)節(jié)作用。比例系統(tǒng)原理框圖如圖4.1所示圖4.1典型決定了比例調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)的快慢程度，但KPP過大會使系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào)或振蕩現(xiàn)象，K過小又起不到調(diào)節(jié)作用。比例系統(tǒng)原理框圖如圖4.1所示圖4.1典型PID校正器的結(jié)構(gòu)框圖PID控制器是一種線性控制器，它根據(jù)給定k;sysresult=ss(G,db,dc,dd,T);我們已開始的Q為：Q1=[10000;00short;end在這里我們假定比例、積分和微分控制都是必需的?，F(xiàn)在，就可以進(jìn)行系統(tǒng)脈沖響應(yīng)的PID 模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、PID控制、狀態(tài)反饋控制、最優(yōu)控制等均可以用（2）模糊化：將輸入變量以適當(dāng)?shù)谋壤D(zhuǎn)換到論域的數(shù)值；194207.82680.04710A0.60.50.40.30.20.10-0.1ImpulseR速性與對擾動和測量噪聲敏感型之間的一個折衷方案。也就是說，如果我們使誤差響應(yīng)的速度提高，那么擾動和測自動直立起來。這種被控量既有角度，又有位置，且它們之問又有關(guān)聯(lián)，具有非線性、時變、多變量耦合的性質(zhì)。;numc=conv(num,denPID)denc=polyadd(conv(denPID,den 194207.82680.04710A0.60.50.40.30.20.10-0.1ImpulseR速性與對擾動和測量噪聲敏感型之間的一個折衷方案。也就是說，如果我們使誤差響應(yīng)的速度提高，那么擾動和測自動直立起來。這種被控量既有角度，又有位置，且它們之問又有關(guān)聯(lián)，具有非線性、時變、多變量耦合的性質(zhì)。;numc=conv(num,denPID)denc=polyadd(conv(denPID,den 。倒立擺剛開始工作時，首先使小車按擺桿的自由振蕩頻率擺動，擺桿隨之大幅度擺動。經(jīng)過幾次擺動后，擺桿能1.4倒立擺的控制方法倒立擺系統(tǒng)的輸入為小車的位移(即位置)和擺桿的傾斜角度期望值，計(jì)算機(jī)在每一個采首先使擺桿按自由振蕩頻率擺動，隨著擺桿振蕩幅度的加大，當(dāng)擺桿接近于倒立擺豎直倒立位置時，自動轉(zhuǎn)換控制的控制原理可簡述如下：用一種強(qiáng)有力的控制方法對小車的速度作適當(dāng)?shù)目刂?，從而使擺桿倒置穩(wěn)定于小車正上方 。倒立擺剛開始工作時，首先使小車按擺桿的自由振蕩頻率擺動，擺桿隨之大幅度擺動。經(jīng)過幾次擺動后，擺桿能1.4倒立擺的控制方法倒立擺系統(tǒng)的輸入為小車的位移(即位置)和擺桿的傾斜角度期望值，計(jì)算機(jī)在每一個采首先使擺桿按自由振蕩頻率擺動，隨著擺桿振蕩幅度的加大，當(dāng)擺桿接近于倒立擺豎直倒立位置時，自動轉(zhuǎn)換控制的控制原理可簡述如下：用一種強(qiáng)有力的控制方法對小車的速度作適當(dāng)?shù)目刂疲瑥亩箶[桿倒置穩(wěn)定于小車正上方 link。這是MATLA一個擴(kuò)展軟件模塊。該模塊提供了一個建模、分析與仿真等多種物理與數(shù)學(xué)問題的軟件量K常是通過比較按不同的期望閉環(huán)極點(diǎn)或期望特征方程得到的矩陣Kp，并從中選K21/31...link。這是MATLA一個擴(kuò)展軟件模塊。該模塊提供了一個建模、分析與仿真等多種物理與數(shù)學(xué)問題的軟件量K常是通過比較按不同的期望閉環(huán)極點(diǎn)或期望特征方程得到的矩陣Kp，并從中選K21/31...先在連續(xù)tc．等人基于線性化方法，實(shí)現(xiàn)了二級倒立擺的控制。1984年，F(xiàn)uruta等人應(yīng)用最優(yōu)狀態(tài)調(diào)節(jié)器理論饋，實(shí)現(xiàn)對倒立擺的控制。常見的方法有：1）極點(diǎn)配置，2）線性二次型最優(yōu)控制，3）魯棒控制，4）狀態(tài)反 RR+-xAxBuyCxDuxK易于整定，使用方便；按照PID調(diào)節(jié)功能工作的各類調(diào)節(jié)器廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)設(shè)置在負(fù)反饋閉環(huán)控制的前向通道上。12345678910圖6Q1響應(yīng)圖18/31...0.050.040.030.020.010-0.LQR的模糊插值實(shí)現(xiàn)了五級倒立擺的控制?？傊?，倒立擺系統(tǒng)是檢驗(yàn)各種控制算法、研究控制理論很有效的實(shí)驗(yàn)最早實(shí)用化的控制器己有50多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用中不需數(shù)的語句拷貝進(jìn)去，其中k代表比例系數(shù)KM=1.096;m=0.109;b=0.1;I=0.0034;12345678910圖6Q1響應(yīng)圖18/31...0.050.040.030.020.010-0.LQR的模糊插值實(shí)現(xiàn)了五級倒立擺的控制?？傊沽[系統(tǒng)是檢驗(yàn)各種控制算法、研究控制理論很有效的實(shí)驗(yàn)最早實(shí)用化的控制器己有50多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用中不需數(shù)的語句拷貝進(jìn)去，其中k代表比例系數(shù)KM=1.096;m=0.109;b=0.1;I=0.0034;pTDdtKlK s -+K比例微分+對象（4-1）其傳遞函數(shù)形式為：1（4-2）（4-3）PIDKD(s)DsKs2KsK（4-4）PIDrks公司推出的產(chǎn)品，原名SimuLAB，1992年改為Simulink。其名字有兩重含義，仿真(s察擺桿的響應(yīng)。系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：rks公司推出的產(chǎn)品，原名SimuLAB，1992年改為Simulink。其名字有兩重含義，仿真(s察擺桿的響應(yīng)。系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)框圖如下圖所示：13/31...圖4.2擺桿角度控制結(jié)構(gòu)框圖上圖中，KD人的知識與直覺經(jīng)驗(yàn)并借助計(jì)算機(jī)快速模擬控制經(jīng)驗(yàn)，把人的思維中的定性分析與控制理論中的定量計(jì)算相互結(jié)合方法，經(jīng)過適當(dāng)?shù)臓顟B(tài)反饋增益矩陣，就可以把閉環(huán)系統(tǒng)的極點(diǎn)配置到任何期望的位置。設(shè)開環(huán)控制系統(tǒng)的離散狀 PP過大會使系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào)或振蕩現(xiàn)象，K過小又起不到調(diào)節(jié)作用。比例控制無法P主要用于消除穩(wěn)態(tài)誤差，積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時間常數(shù)T，T越大，I小振蕩，使系統(tǒng)更加穩(wěn)定。因此，積分常數(shù)T大小的選擇要得當(dāng)。I3.2直線一級倒立擺PlD控制器設(shè)計(jì)194207.82680.04710A0.60.50.40.30.20.10-0.1ImpulseR明廉將人工智能與自動控制理論相結(jié)合，提出“擬人智能控制理論”，實(shí)現(xiàn)了用單電動機(jī)控制三級倒立擺實(shí)物以與.0000-0.0000i15/31...0.99961.02850.9723gain=1.0e-0征往往不是用線性的方法所能體現(xiàn)的。非線性是造成混亂、無序或混沌的核心因素，造成混亂、無序或混沌并不意 194207.82680.04710A0.60.50.40.30.20.10-0.1ImpulseR明廉將人工智能與自動控制理論相結(jié)合，提出“擬人智能控制理論”，實(shí)現(xiàn)了用單電動機(jī)控制三級倒立擺實(shí)物以與.0000-0.0000i15/31...0.99961.02850.9723gain=1.0e-0征往往不是用線性的方法所能體現(xiàn)的。非線性是造成混亂、無序或混沌的核心因素，造成混亂、無序或混沌并不意 PIDG(s)PIDG(s)（4-6） PIDG(s)PIDG(s)++PID控制器KD（s）-被控對象+PID控制器KD（s）被控對象G（s）G(s)G(s)PIDPIDontrol:k=1,kd=1,ki=1000.511.522.533.544.55Time(sec圖假定所有的狀態(tài)變量都可以測量和反饋，可以證明：若所研究的系統(tǒng)是狀態(tài)完全可控的，那么，利用狀態(tài)反饋的D，取KD=20，響應(yīng)結(jié)果和響應(yīng)曲線如下：num=2.3566den=1.0000kd=000.08經(jīng)變成了非線性分布參數(shù)系統(tǒng)。根據(jù)研究的目的和方法不同，倒立擺系統(tǒng)又分為懸掛式倒立擺、球平衡系統(tǒng)和平行ml ontrol:k=1,kd=1,ki=1000.511.522.533.544.55Time(sec圖假定所有的狀態(tài)變量都可以測量和反饋，可以證明：若所研究的系統(tǒng)是狀態(tài)完全可控的，那么，利用狀態(tài)反饋的D，取KD=20，響應(yīng)結(jié)果和響應(yīng)曲線如下：num=2.3566den=1.0000kd=000.08經(jīng)變成了非線性分布參數(shù)系統(tǒng)。根據(jù)研究的目的和方法不同，倒立擺系統(tǒng)又分為懸掛式倒立擺、球平衡系統(tǒng)和平行ml KlK s s2（4-7）PID控制器的傳遞函數(shù)為：KD(s)DsKs2KsKnumPIDdenPIDp=,y(:,2),'blue')werlqr源程序：17/31...function[sysresul典型的自不穩(wěn)定系統(tǒng)，其中擺作為一個典型的振動和運(yùn)動問題，可以抽象為許多問題來研究。隨著非線性科學(xué)的發(fā)05;>>[sysek]=werlqr(da,db,dc,dd,Q,R,T);%werlqr,y(:,2),'blue')werlqr源程序：17/31...function[sysresul典型的自不穩(wěn)定系統(tǒng)，其中擺作為一個典型的振動和運(yùn)動問題，可以抽象為許多問題來研究。隨著非線性科學(xué)的發(fā)05;>>[sysek]=werlqr(da,db,dc,dd,Q,R,T);%werlqr是自己定學(xué)。關(guān)于直線倒立擺的控制技術(shù)已經(jīng)基本趨于成熟，在該領(lǐng)域所出的成果也相當(dāng)豐富。盡管環(huán)形倒立擺的基座運(yùn)動 4設(shè)狀態(tài)反饋調(diào)節(jié)律的形式為以在平面自由運(yùn)動，并且擺桿可以沿平面的任一軸線轉(zhuǎn)動，使系統(tǒng)的非線性、耦合性、多變量等特性更加突出，從明廉將人工智能與自動控制理論相結(jié)合，提出“擬人智能控制理論”，實(shí)現(xiàn)了用單電動機(jī)控制三級倒立擺實(shí)物以與最早實(shí)用化的控制器己有50多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用中不需990年,MathWorks軟件公司為以在平面自由運(yùn)動，并且擺桿可以沿平面的任一軸線轉(zhuǎn)動，使系統(tǒng)的非線性、耦合性、多變量等特性更加突出，從明廉將人工智能與自動控制理論相結(jié)合，提出“擬人智能控制理論”，實(shí)現(xiàn)了用單電動機(jī)控制三級倒立擺實(shí)物以與最早實(shí)用化的控制器己有50多年歷史，現(xiàn)在仍然是應(yīng)用廣泛的工業(yè)控制器。PID控制器結(jié)構(gòu)簡單，使用中不需990年,MathWorks軟件公司為MATLAB提供了新的控制系統(tǒng)圖形化模型輸入與仿真工具Simu J1XT(N)PX(N)1N1[XT(k)Q(k)X(k)uT(k)R(k)u(k)]rGTP(k1)H[RrHTP(k1)H]1HTP(k1)Grk0為最小，根據(jù)在附錄1中我們所介紹的求得K[RHTP(K1)H]1HTP(k1)G其中P由下列黎卡提方程獲得P(k)QGTP(k1)G對重要性進(jìn)行加權(quán)。在實(shí)際運(yùn)算中我們運(yùn)用Matlab控制系統(tǒng)工具箱中的“dlqr”函數(shù)直接進(jìn)行運(yùn)算。于Q我們只能通過不斷的湊取來得到。源代碼如下：>>R=1;Q=具體見下面程序en2=den1kd=20k=100ki=1numPID=[kdkki];denPID=[10];nPID參數(shù)重新整定。但PID控制也有其固有的缺點(diǎn)：PIDen2=den1kd=20k=100ki=1numPID=[kdkki];denPID=[10];nPID參數(shù)重新整定。但PID控制也有其固有的缺點(diǎn)：PID控制在控制像倒立擺這樣的非線性、強(qiáng)耦合與參數(shù);numc=conv(num,denPID)denc=polyadd(conv(denPID,den系統(tǒng)原理框圖如圖4.1所示圖4.1典型PID校正器的結(jié)構(gòu)框圖PID控制器是一種線性控制器，它根據(jù)給定 小車位移0圖6Q1響應(yīng)圖的穩(wěn)定性，得出倒立擺系統(tǒng)是一個不穩(wěn)定的系統(tǒng)，且可控可觀其次，研究了倒立擺系統(tǒng)的三種控制策略，即：PI立擺。按照基座的運(yùn)動形式，主要分為三大類：直線倒立擺、環(huán)形倒立擺和平面倒立擺，每種形式的倒立擺再按照(s)是的穩(wěn)定性，得出倒立擺系統(tǒng)是一個不穩(wěn)定的系統(tǒng)，且可控可觀其次，研究了倒立擺系統(tǒng)的三種控制策略，即：PI立擺。按照基座的運(yùn)動形式，主要分為三大類：直線倒立擺、環(huán)形倒立擺和平面倒立擺，每種形式的倒立擺再按照(s)是PID控制器的傳遞函數(shù)，G(s)是被控制對象的傳遞函數(shù)。設(shè)輸入r(s)=0，則圖4.2結(jié)構(gòu)框的分子項(xiàng)，den表示PID控制器傳遞PIDPID函數(shù)的分母項(xiàng)。由第二章我們得到以輸入力u為輸入量，以 圖7Q2響應(yīng)圖k=形式與直線倒立擺有所差異，但二者一樣之處是基座僅有一個自由度，可以借鑒比較成熟的直線倒立擺的研究經(jīng)驗(yàn)+m);0;3/((4*M+m)*l)];c=[1000;0010];d=[0;0]由得到的p（極點(diǎn)形式與直線倒立擺有所差異，但二者一樣之處是基座僅有一個自由度，可以借鑒比較成熟的直線倒立擺的研究經(jīng)驗(yàn)+m);0;3/((4*M+m)*l)];c=[1000;0010];d=[0;0]由得到的p（極點(diǎn)處理后再進(jìn)行控制，也可以利用非線性控制理論對其進(jìn)行控制，倒立擺的非線性控制正成為一個研究的熱點(diǎn)。1/經(jīng)元，其輸入有多個連接通路，每個連接通路對應(yīng)一個連接權(quán)系數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣，必須經(jīng)過 此時的單位階躍響應(yīng)曲線為圖9：擺擺角G=nn矩陣H=n1矩陣設(shè)備。目前應(yīng)用在倒立擺上的算法主要有以下幾類：(1)經(jīng)典控制理論：PID控制。通過對倒立擺物理模型的程中的平衡控制、火箭發(fā)射中的垂直度控制、導(dǎo)彈攔截控制、航空對接控制、衛(wèi)星飛行中的姿態(tài)控制等方面均涉與控制無法P消除余差。(2)積分調(diào)節(jié)(I)主要用于消除穩(wěn)態(tài)誤差，積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時間常數(shù)T，T其中函數(shù)polyadd是求兩個多項(xiàng)式之和的函數(shù)，它不是設(shè)備。目前應(yīng)用在倒立擺上的算法主要有以下幾類：(1)經(jīng)典控制理論：PID控制。通過對倒立擺物理模型的程中的平衡控制、火箭發(fā)射中的垂直度控制、導(dǎo)彈攔截控制、航空對接控制、衛(wèi)星飛行中的姿態(tài)控制等方面均涉與控制無法P消除余差。(2)積分調(diào)節(jié)(I)主要用于消除穩(wěn)態(tài)誤差，積分作用的強(qiáng)弱取決于積分時間常數(shù)T，T其中函數(shù)polyadd是求兩個多項(xiàng)式之和的函數(shù)，它不是Matlab工具，因此必須把它拷貝到polyaKp K0001[HGHGn1H]1(G)np(GHK)x(k)GHKzzzIGHKp12nnp(G)GnaGn1aGn2KKm)*m*g*l/q-b*m*g*l/q0]num2=[-(I+m*l^2)/q0m*g*l/q]d;numc=conv(num,denPID)denc=polyadd(conv(denPID,den明廉將人工智能與自動控制理論相結(jié)合，提出“擬人智能控制理論”，實(shí)現(xiàn)了用單電動機(jī)控制三級倒立擺實(shí)物以與p(-10*0.005)z3=0.9512>>z4=exp(-12*0.005)z4=0.9418> m)*m*g*l/q-b*m*g*l/q0]num2=[-(I+m*l^2)/q0m*g*l/q]d;numc=conv(num,denPID)denc=polyadd(conv(denPID,den明廉將人工智能與自動控制理論相結(jié)合，提出“擬人智能控制理論”，實(shí)現(xiàn)了用單電動機(jī)控制三級倒立擺實(shí)物以與p(-10*0.005)z3=0.9512>>z4=exp(-12*0.005)z4=0.9418> K=>>G=da-db*K;的一種有效途徑。將模糊控制理論用于倒立擺系統(tǒng)中，仿真證明，控制效果并不理想，主要原因是模糊控制規(guī)則確制器是一種語言變量控制器，控制規(guī)則策略簡單、直觀，不需要復(fù)雜的推理計(jì)算，是解決倒立擺這類不確定性系統(tǒng)出量主要考慮兩個，即擺桿的角度和小車的位置。因此要設(shè)計(jì)合適的PID控制器對擺桿的角度和小車的位置進(jìn)行的一種有效途徑。將模糊控制理論用于倒立擺系統(tǒng)中，仿真證明，控制效果并不理想，主要原因是模糊控制規(guī)則確制器是一種語言變量控制器，控制規(guī)則策略簡單、直觀，不需要復(fù)雜的推理計(jì)算，是解決倒立擺這類不確定性系統(tǒng)出量主要考慮兩個，即擺桿的角度和小車的位置。因此要設(shè)計(jì)合適的PID控制器對擺桿的角度和小車的位置進(jìn)行另外，Simulink也是實(shí)時代碼生成工具Real-TimeWorkshop的支持平臺?？刂葡到y(tǒng)仿真 擺角0Rr分別用來對狀態(tài)向量x(k)，控制向量u(k)引起的性能度量的相對重要性進(jìn)行加權(quán)。在實(shí)際運(yùn)算中我們Rr分別用來對狀態(tài)向量x(k)，控制向量u(k)引起的性能度量的相對重要性進(jìn)行加權(quán)。在實(shí)際運(yùn)算中我們這是很復(fù)雜的。如果有一個基于框圖的仿真程序，則解決這樣的問題就輕而易舉了。Simulink環(huán)境就是解分析，建立倒立擺系統(tǒng)的動力學(xué)模型，設(shè)計(jì)PID控制器實(shí)現(xiàn)控制。(2)現(xiàn)代控制理論：狀態(tài)反饋。通過對倒立1...I=0.0034;g=9.8;l=0.25;den1=[1b*(I+m*l^2)/q-(M+ K調(diào)節(jié)PID參數(shù)后擺角輸出圖系統(tǒng)穩(wěn)定時間約為4秒，滿足要求。由于此時穩(wěn)態(tài)誤差為調(diào)節(jié)PID參數(shù)后擺角輸出圖系統(tǒng)穩(wěn)定時間約為4秒，滿足要求。由于此時穩(wěn)態(tài)誤差為0，所以不需要改變積分環(huán)差（由擾動所引起的）以足夠快的速度降到零。注意，對于一個給定的系統(tǒng)，矩陣Kp并不是唯一的，而是取決于00;0010;0000]；結(jié)果得到的圖為圖6；Q2取為：Q=[100000;0000;00100;性，源代碼如下：ud=ctrb(da,db);rank(ud)ans=4由得到的rank（ud）的值 num=1k=11numc=ccati方程得到控制器參數(shù)，并且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，求解過程變的越來越簡便，因而在像倒立擺這樣的環(huán)控(GHK)x(k)注意，GHKpccati方程得到控制器參數(shù)，并且隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，求解過程變的越來越簡便，因而在像倒立擺這樣的環(huán)控(GHK)x(k)注意，GHKp的特征值就是所要求的閉環(huán)極點(diǎn),,u(k)Kpx(k)把閉環(huán)極點(diǎn)布1...I=0.0034;g=9.8;l=0.25;den1=[1b*(I+m*l^2)/q-(M+imu)與模塊連接(1ink)，表示該環(huán)境可以用框圖的方式對系統(tǒng)進(jìn)行仿真。Simulink是用來建模K 98765432100系統(tǒng)響應(yīng)是不穩(wěn)定的，不能滿足要求，需要調(diào)整參數(shù)KP，D和KI，直到num=1k=饋控制。(3)模糊控制理論：主要是確定模糊規(guī)則，克服系統(tǒng)的非線性和不確定性實(shí)現(xiàn)對倒立擺的穩(wěn)定控制。(inputnum=[m*l/q00]den=[1b*(I+m*l^2)/q-(M+m)*m*g*l/網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為模糊建模過程學(xué)習(xí)一個數(shù)據(jù)集的信息提供了一種方法，計(jì)算隸屬度函數(shù)參數(shù)最好允許相關(guān)的模糊推理系的系統(tǒng)還存在一定的問題，在軟硬件上都還有待改善和進(jìn)一步提高。饋控制。(3)模糊控制理論：主要是確定模糊規(guī)則，克服系統(tǒng)的非線性和不確定性實(shí)現(xiàn)對倒立擺的穩(wěn)定控制。(inputnum=[m*l/q00]den=[1b*(I+m*l^2)/q-(M+m)*m*g*l/網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為模糊建模過程學(xué)習(xí)一個數(shù)據(jù)集的信息提供了一種方法，計(jì)算隸屬度函數(shù)參數(shù)最好允許相關(guān)的模糊推理系的系統(tǒng)還存在一定的問題，在軟硬件上都還有待改善和進(jìn)一步提高。30/31...參考文獻(xiàn)[1]東軍，叢爽 1numc=A00圖）；比較大，為了減小超調(diào)，增加微分系數(shù)KD，取KD=20，響應(yīng)結(jié)果和響應(yīng)曲線如num=kd=比例的反映控制系統(tǒng)的偏差P(f)，偏差一旦產(chǎn)生，控制器立即產(chǎn)生控制作用，以減小偏差。比例系數(shù)K