直线一级倒立摆系统实验报告
一阶倒立摆模糊控制实验报告
一阶倒立摆模糊控制实验报告一、实验目的本实验旨在通过模糊控制方法来控制一阶倒立摆系统，实现摆杆保持竖直的稳定控制。
二、实验原理1. 一阶倒立摆系统一阶倒立摆系统由一个垂直的支撑杆和一个在杆顶端垂直摆动的杆组成。
系统的输入为杆的控制力矩，输出为杆的角度。
系统的动力学方程可以表示为：Iθ''(t) + bθ'(t) + mgl sin(θ(t)) = u(t)其中，I为倒立摆的转动惯量，b为摩擦阻尼系数，θ为倒立摆的角度，m为倒立摆的质量，l为杆的长度，g为重力加速度，u为输入的控制力矩。
2. 模糊控制方法模糊控制方法是一种基于模糊逻辑的控制方法，通过将模糊集合与模糊规则相结合，构建模糊控制器来实现对系统的控制。
在本实验中，可以使用模糊控制器来实现倒立摆系统的稳定控制。
三、实验步骤1. 搭建实验平台，包括倒立摆系统、传感器和执行器。
2. 训练模糊控制器a. 定义模糊集合：根据角度误差和角速度误差定义模糊集合，并确定模糊集合的划分方式。
b. 构建模糊规则：根据经验或系统建模，确定模糊规则。
c. 设计模糊控制器：根据模糊集合和模糊规则，设计模糊控制器，包括模糊推理和模糊解模块。
d. 调整模糊控制器参数：根据系统响应实验，根据控制效果调整模糊控制器参数。
3. 实施模糊控制a. 读取传感器数据：获取倒立摆的角度和角速度数据。
b. 计算控制器输出：根据模糊控制器和传感器数据计算控制力矩的输出。
c. 执行控制器输出：将控制力矩作用在倒立摆上。
4. 监测系统响应：实时监测倒立摆的角度和角速度，判断控制效果。
5. 调整模糊控制器参数：根据实验监测结果，调整模糊控制器参数，以提高控制效果。
四、实验结果分析通过实验，我们可以观察到倒立摆系统在模糊控制下的稳定控制效果。
通过实时监测倒立摆的角度和角速度，可以验证控制器的性能。
实验结果可以通过绘制控制力矩输入和倒立摆角度响应曲线，以及观察系统的稳态误差来分析。
直线一级倒立摆PID控制实验报告
直线一级倒立摆PID 控制实验一.实验目的本实验的目的是让实验者理解并掌握PID 控制的原理和方法，并应用于直线一级倒立摆的控制，PID 控制并不需要对系统进行精确的分析，因此我们采用实验的方法对系统进行控制器参数的设置。
二.实验设备1：直线一级倒立摆：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，在小车上装载一级倒立摆。
2．PC机和运动控制卡主机箱三.实验原理经典控制理论的研究对象主要是单输入单输出的系统，控制器设计时一般需要有关被控对象的较精确模型。
PID 控制器因其结构简单，容易调节，且不需要对系统建立精确的模型，在控制上应用较广。
首先，对于倒立摆系统输出量为摆杆的角度，它的平衡位置为垂直向上的情况。
系统控制结构框图如下：图 1 直线一级倒立摆闭环系统图图中KD(s) 是控制器传递函数，G(s) 是被控对象传递函数。
考虑到输入r(s) = 0，结构图可以很容易的变换成：图 2 直线一级倒立摆闭环系统简化图该系统的输出为：其中num ——被控对象传递函数的分子项den ——被控对象传递函数的分母项numPID ——PID 控制器传递函数的分子项denPID ——PID 控制器传递函数的分母项通过分析上式就可以得到系统的各项性能。
由(3-13)可以得到摆杆角度和小车加速度的传递函数：PID 控制器的传递函数为：需仔细调节PID 控制器的参数，以得到满意的控制效果。
在控制的过程中，小车位置输出为：通过对控制量v 双重积分即可以得到小车位置。
四.仿真步骤及结果图 3 直线一级倒立摆PID 控制MATLAB 仿真模型其中PID Controller 为封装（Mask ）后的PID 控制器，双击模块打开参数设置窗口 先设置PID 控制器为P 控制器，令0,0,===kd ki kp ，得到以下仿真结果图4从图4中可以看出，闭环控制系统持续振荡，周期约为0.7s 。
(完整)倒立摆实验报告
专业实验报告摆杆受力和力矩分析θmg VH θX V X H图2 摆杆系统摆杆水平方向受力为：H 摆杆竖直方向受力为：V 由摆杆力矩平衡得方程：cos sin Hl Vl I φφθθπφθφ⎧-=⎪=-⎨⎪=-⎩（1） 代入V 、H ，得到摆杆运动方程。
当0φ→时，cos 1θ=，sin φθ=-，线性化运动方程：2()I ml mgl mlx θθ+-=1.2 传递函数模型以小车加速度为输入、摆杆角度为输出，令，进行拉普拉斯变换得到传递函数：22()()mlG s ml I s mgl=+- （2） 倒立摆系统参数值：M=1.096 % 小车质量 ，kg m=0.109 % 摆杆质量 ，kg0.1β= % 小车摩擦系数g=9.8 % 重力加速度，l=0.25 % 摆杆转动轴心到杆质心的长度，m I= 0.0034 % 摆杆转动惯量，以小车加速度为输入、摆杆角度为输出时，倒立摆系统的传递函数模型为：20.02725()0.01021250.26705G s s =- （3） 1.3 倒立摆系统状态空间模型以小车加速度为输入，摆杆角度、小车位移为输出，选取状态变量：(,,,)x x x θθ= （4）由2()I ml mgl mlx θθ+-=得出状态空间模型001001000000001330044x x x x x g g lμθθθθ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥'==+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦（5） μθθθ'⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0001000001 xx x y （6） 由倒立摆的参数计算出其状态空间模型表达式：（7）010000001000100029.403x x x x x μθθθθ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥'==+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦（8）00x μθθ⎤⎥⎡⎤⎥'+⎢⎥⎥⎣⎦⎥⎥⎦作用）增大，系统响应快，对提高稳态精度有益，但过大易作用）对改善动态性能和抑制超调有利，但过强，即校正装Ax B Cx μ+= 1n x ⎥⎥⎥⎦，1n x x x ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1111n n nn a A a a ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ ， 1n B b ⎥⎥⎥⎦，]n C c =。
直线一级倒立摆PID控制实验报告
直线一级倒立摆PID 控制实验报告一、实验目的本实验的目的是让实验者理解并掌握 PID 控制的原理和方法，并应用于直线一级倒立摆的控制，PID 控制并不需要对系统进行精确的分析，因此我们采用实验的方法对系统进行控制器参数的设置。
二、实验设备直线一级倒立摆；安装有MATLAB 软件的PC 机；运动控制卡主机箱。
三、实验步骤及结果1、PID 控制参数设定及仿真对于 PID 控制参数，我们采用以下的方法进行设定：由实际系统的物理模型：(s)V (s)=0.027250.0102125s 2−0.26705 在 Simulink 中建立如图1所示的直线一级倒立摆控制模型：图1直线一级倒立摆 PID 控制 MATLAB 仿真模型先设置 PID 控制器为P 控制器，令K p =9，K i =0，K D =0，得到以下仿真结果：图2 参数设置窗口图3直线一级倒立摆P控制仿真结果图（K p＝9）从图3中可以看出，控制曲线不收敛，因此增大控制量，令Kp =50，Ki=0，KD=0，得到以下仿真结果：图4直线一级倒立摆P控制仿真结果图（K p＝50）从图4中可以看出，闭环控制系统持续振荡，周期约为 0.6s。
为消除系统的振荡，增加微分控制参数KD ，令 Kp=50, Ki=0, KD=16 ，得到仿真结果如下：图5直线一级倒立摆PD控制仿真结果图（K p＝50，K D＝16）从图5中可以看出，系统稳定时间过长，大约为7秒，因此再增加微分控制参数KD ，令：Kp=50, Ki=4, KD=16，仿真得到如下结果：图6直线一级倒立摆 PID 控制仿真结果图（K p＝50，K i＝4，K D＝16）由于 PID 控制器为单输入单输出系统，所以只能控制摆杆的角度，并不能控制小车的位置，所以小车会往一个方向运动。
2、PID 控制实验1) 打开直线一级倒立摆 PID 控制界面入下图6所示：图6直线一级倒立摆 MATLAB 实时控制界面2) 双击"PID"模块进入 PID 参数设置，如下图7所示：图7 参数设置窗口把仿真得到的参数输入 PID 控制器，保存参数。
实验七 直线一级倒立摆根轨迹控制实验
实验七直线一级倒立摆系统根轨迹校正和仿真一、实验目的（1）了解直线倒立摆系统的组成以及系统建模的过程；（2）学习根轨迹法设计控制器的原理和方法；（3）学习用MA TLAB&SIMULINK对倒立摆系统建立模型的方法，并仿真实现；（4）学习用MA TLAB实现倒立摆控制器的设计，并仿真实现；（5）了解根轨迹校正实时控制方法和过程。
二、实验设备（1）直线倒立摆实验装置（2）电控箱（3）GT-400-SV-PCI运动控制卡（4）计算机（5）软件要求：Matlab6.5以上版本软件，VC++6.0软件，板卡自带Device Manager，倒立摆实时控制软件。
三、实验原理3.1 倒立摆系统组成（见附录4）3.2 倒立摆系统模型（见附录4）3.3 根轨迹分析闭环系统瞬态响应的基本特性与闭环极点的位置紧密相关，如果系统具有可变的环路增益，则闭环极点的位置取决于所选择的环路增益，从设计的观点来看，对于有些系统，通过简单的增益调节就可以将闭环极点移到需要的位置，如果只调节增益不能满足所需要的性能时，就需要设计校正器，常见的校正器有超前校正、滞后校正以及超前滞后校正等。
根据附录中公式（15）得到倒立舞者开环传递函数，输入为小车的加速度，输出为倒立摆系统摆杆的角度，被控对象的传递函数为：给系统施加脉冲扰动，输出量为摆杆的角度时，系统框图如下：图7-1 直线一级倒立摆闭环系统图（脉动干扰）考虑到输入r(s) = 0，结构图变换成：图7-2 直线一级倒立摆闭环系统简化图（脉动干扰）该系统的输出为：其中num ——被控对象传递函数的分子项；den ——被控对象传递函数的分母项；numlead 、denlead ——控制器超前环节传递函数的分子项；numlag 、denlag ——控制器滞后环节传递函数的分子项和分母项；k ——控制器增益实际系统的开环传递函数为：可以看出，系统有两个零点，有两个极点，并且有一个极点为正。
线性系统倒立摆实验（5篇材料）
线性系统倒立摆实验（5篇材料）第一篇：线性系统倒立摆实验直线倒立摆控制及一级正摆位移和角度控制一、实验目的（1）在Matlab Simulink环境下实现控制伺服电机；（2）完成直线倒立摆建模、仿真与分析；（3）通过控制器设计使倒立摆系统稳定运行（摆角保持零度附近）：二、实验内容及要求（1）状态空间极点配置控制实验（一组极点为书上指定，任选另一组，但保证控制效果要好于前者）具体记录要求：在稳定后（先截一张图），叠加一扰动（仅角度扰动），记录消除扰动的过程（再截一张图），同时记录你所选择的期望极点组。
（2）线性二次最优控制LQR 控制实验（R,Q选择为书上指定，任选另一组，但保证控制效果要好于前者）具体记录要求：在稳定后（先截一张图），叠加一扰动（仅角度扰动），记录消除扰动的过程（再截一张图），同时记录你所选择的R，Q取值。
（3）一级正摆位移和角度控制借助于正摆实验平台，构思、设计控制策略和控制算法，并编程实现，通过实验设备将物体快速、准确地运输到指定的位置，且在吊运的整个过程（起吊，运输，到达目的地）保持较小的摆动角。
要求：系统启动后，在当前位置给正摆施加一角度扰动，当平衡（摆角为零）后，让小车直线运行30厘米，并快速保证平衡(摆角为零)。
三、实验过程1.实验方法（1）Matlab Simulink仿真环境下精确控制电机在MATLAB Simulink仿真环境中，建立模型，然后进行仿真并分析结果。
（2）直线倒立摆建模、仿真与分析利用牛顿力学进行受力分析，然后建立直线一级倒立摆系统的数学模型；进行仿真分析。
（3）状态空间极点配置控制实验进入MATLAB Simulink 实时控制工具箱“Googol Education Products”打开“Inverted PendulumLinear Inverted PendulumLinear 1-Stage IP Experiment PolesExperiments”中的“Poles Control M File1”。
直线一级倒立摆系统的状态空间极点配置控制设计详细实验报告
一、直线一级倒立摆建模根据自控原理实验书上相关资料，直线一级倒立摆在建模时,一般忽略掉系统中的一些次要因素.例如空气阻力、伺服电机的静摩擦力、系统连接处的松弛程度等，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，如下图所示：倒立摆系统是典型的机电一体化系统,其机械部分遵循牛顿的力学定律,其电气部分遵守电磁学的基本定理.因此,可以通过机理建模方法得到较为准确的系统数学模型,通过实际测量和实验来获取系统模型参数.无论哪种类型的倒立摆系统,都具有3个特性,即:不确定性、耦合性、开环不稳定性. 直线型倒立摆系统,是由沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车上的匀质长杆组成的系统. 小车可以通过传动装置由交流伺服电机驱动. 小车导轨一般有固定的行程,因而小车的运动范围是受到限制的。
虽然倒立摆的形式和结构各异，但所有的倒立摆都具有以下的特性:1) 非线性倒立摆是一个典型的非线性复杂系统，实际中可以通过线性化得到系统的近似模型，线性化处理后再进行控制。
也可以利用非线性控制理论对其进行控制。
倒立摆的非线性控制正成为一个研究的热点。
2) 不确定性主要是模型误差以及机械传动间隙，各种阻力等，实际控制中一般通过减少各种误差来降低不确定性，如通过施加预紧力减少皮带或齿轮的传动误差，利用滚珠轴承减少摩擦阻力等不确定因素。
3) 耦合性倒立摆的各级摆杆之间，以及和运动模块之间都有很强的耦合关系，在倒立摆的控制中一般都在平衡点附近进行解耦计算，忽略一些次要的耦合量。
4) 开环不稳定性倒立摆的平衡状态只有两个，即在垂直向上的状态和垂直向下的状态，其中垂直向上为绝对不稳定的平衡点，垂直向下为稳定的平衡点。
由于机构的限制，如运动模块行程限制，电机力矩限制等。
为了制造方便和降低成本，倒立摆的结构尺寸和电机功率都尽量要求最小，行程限制对倒立摆的摆起影响尤为突出，容易出现小车的撞边现象。
由此，约束限制直线型一级倒立摆系统的实际控制要求可归结为3点:(1)倒立摆小车控制过程的最大位移量不能超过小车轨道的长度;(2)为保证倒立摆能顺利起立,要求初始偏角小于20°;(3)为保证倒立摆保持倒立的平衡态,要求控制系统响应速度足够快。
直线一级倒立摆系统实验报告
直线一级倒立摆系统实验报告1. 实验目的：通过对直线一级倒立摆系统进行分析，掌握系统的基本原理、参数设置和控制策略；提高学生实际动手能力和科学实验能力。
2. 实验内容：（1）搭建直线一级倒立摆系统实验平台；（2）设置系统的动力学模型，采集系统的状态变量；（3）根据系统的特性设计控制策略，实现系统的稳定控制；（4）记录实验数据，并进行数据处理和分析。
3. 实验原理：直线一级倒立摆系统是一种经典的非线性控制系统，其原理和稳定性分析可以使用动力学建模方法来描述。
系统由直线弹簧、质量块、直线导轨和质量块的摆杆组成。
当摆杆处于垂直状态时，系统处于平衡状态；当摆杆被扰动后，系统进入不稳定状态，需要通过控制策略来实现其稳定控制。
在实验中，我们选取了单摆系统作为直线一级倒立摆系统的原形。
单摆系统由一个质点和一个线性弹簧组成，其状态变量为质点的位置和速度。
当质点处于平衡位置时，系统拥有稳定状态；当质点被扰动后，系统进入不稳定状态，需要通过控制策略来实现其稳定控制。
因此，我们可以使用单摆系统来研究直线一级倒立摆系统的控制策略。
4. 实验步骤：（1）搭建实验平台：搭建直线一级倒立摆系统实验平台，包括直线导轨、摆杆、质点、力传感器、位移传感器和控制电路等。
将质点放置在导轨上，并用摆杆将其固定在弹簧上。
使用力传感器和位移传感器来测量系统的状态变量。
（2）设置系统模型：对实验平台的动力学模型进行建模，将系统的状态变量与控制策略联系起来。
（3）设计控制策略：根据系统的特性设计相应的控制策略，使系统保持稳定状态。
常用的控制策略包括模型预测控制、PID控制、滑模控制等。
（4）记录实验数据：实验过程中需要记录系统的状态变量和控制参数，并进行数据处理和分析，得到实验结论。
5. 实验结果分析：通过对直线一级倒立摆系统的实验研究，我们发现系统的稳定控制需要根据其特性和实际情况来确定相应的控制策略。
在实验中，我们采用了模型预测控制策略，通过对系统的状态变量进行预测和调节，成功实现了系统的稳定控制。
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直线一级倒立摆系统实验报告
西北工业大学
：云虎
探测制导与控制技术
学号：2013300925 1.实验参数介绍
Fg Fs与Fh的合力不计
g 重力加速度9.8m/s
2.根据实验指导书给的受力分析结合newton定律得出动力学方程：分析水平方向的合力有：
M=F-f-N （1）
分析摆杆水平方向的受力得；
N-Fs=m（x+lsinθ) ps：Fs=0
即
N=m+ml cosθ-ml sinθ（2）
把（2）带入（1）得到：
（M+m）+f+ ml cosθ-ml sinθ=F（3）
对垂直方向的合力进行分析得到：
-P+mg+Fh=m(l-lcosθ) ps:Fh=0
即
P-mg= ml sinθ+ml cosθ（4）
力矩平衡方程：
Plsinθ+Nlcosθ+I=0 （5）
把公式（2）（4）带进（5）得到：
（I+m）θ+mglsinθ=-ml（6）
近似化处理得到：
(I+m )-mglф=ml
(M+m)+f -ml=u
写出状态空间模型：
=Ax+Bu
y=Cx+Du
=
=+ф+ u
=
= +ф+ u 写成矩阵形式，带入参数化简如下：
= = u
y= = + u
3.MATLAB分析：
>> A=[0 1 0 0;0 0 0 0;0 0 0 1;0 0 29.4 0]
A =
0 1.0000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.0000 0 0 29.4000 0
>> B=[0;1;0;3]
B =
1
3
>> C1=[1 0 0 0]
C1 =
1 0 0 0
>> C2=[0 0 1 0]
C2 =
0 0 1 0
>> C=[C1;C2]
C =
1 0 0 0
0 0 1 0
>> D=[0;0]
D =
D1 =
>> D2=[0]
D2 =
状态空间模型如下：
>> sys1=ss(A,B,C,D)
sys1 =
a =
x1 x2 x3 x4
x1 0 1 0 0
x2 0 0 0 0
x3 0 0 0 1
x4 0 0 29.4 0
b =
u1
x1 0
x2 1
x3 0
x4 3
c =
x1 x2 x3 x4
y1 1 0 0 0
y2 0 0 1 0
d =
u1
y1 0
y2 0
Continuous-time state-space model.
4.利用MATLAB判断系统的能控性与观性：
>> Qc=ctrb(A,B);
>> Qo1=obsv(A,C1);
>> Qo2=obsv(A,C2);
>> rank(Qc)
ans =
4
>> rank(Qo1)
ans =
2
>> rank(Qo2)
ans =
2
>> rank(obsv(A,C))
ans =
4
因为rank(ctrb（A.B）)=4,所以系统可控；
因为rank（obsv(A,C1)）=2,所以输出1不可观测；
因为rank（obsv(A,C2)）=2,所以输出2不可观测；
因为rank（obsv（A，C）=4，所以由全部输出是可观测的。
5.空间状态模型转化为零极点模型，并判断稳定性：
状态空间模型如下：
>> sys1=ss(A,B,C,D)
sys1 =
a =
x1 x2 x3 x4
x1 0 1 0 0
x2 0 0 0 0
x3 0 0 0 1
x4 0 0 29.4 0
b =
u1
x1 0
x2 1
x3 0
x4 3
c =
x1 x2 x3 x4
y1 1 0 0 0
y2 0 0 1 0
d =
u1
y1 0
y2 0
Continuous-time state-space model.
5.1零极点模型：
输出y1转换成零极点模型如下：
>> [z,p,k]=ss2zp(A,B,C1,D1)
z =
-5.4222
5.4222
p =
5.4222
-5.4222
k =
1
sys2 =zpk(z,p,k)
sys2=
(s+5.422) (s-5.422)
-----------------------
s^2 (s-5.422) (s+5.422)
Continuous-time zero/pole/gain model.
输出y2转换成零极点模型如下：
>> [z,p,k]=ss2zp(A,B,C2,D2)
z =
p =
5.4222
-5.4222
k =
3.0000
>> sys3=zpk(z,p,k)
sys3 =
3 s^2
-----------------------
s^2 (s-5.422) (s+5.422)
Continuous-time zero/pole/gain model.
5.2.判定稳定性：
（1）命令窗口输入edit->编写M文件hss.m，如下
A=input('输入H(s)分母多项式系数向量A= ');
B=input('输入H(s)分子多项式系数向量B= ');
[r,p,k]=residue(B,A);
WD=1;
for k=1:length(p)
if real(p(k)) >=0 WD=0;
end
end
if WD == 1
WDD='这个因果系统是稳定的！'
else
WDD='这个因果系统是不稳定的！'
end
保存为hss.m
（2）命令窗口执行hss：
>> hss
输入H(s)分母多项式系数向量 A= [0 1 0 0;0 0 0 0;0 0 0 1;0 0 29.4 0] 输入H(s)分子多项式系数向量 B= [0;1;0;3]
WDD =
这个因果系统是不稳定的！
Simulink用传递函数仿真，所以，还需要转换成传递函数模型：
y1的传递函数模型：
>> [num,den]=ss2tf(A,B,C1,D1);
>> sys4=tf(num,den)
sys4 =
s^2 - 29.4
------------------------------ s^4 - 8.882e-16 s^3 - 29.4 s^2
Continuous-time transfer function.
y2的传递函数模型：
>> [num,den]=ss2tf(A,B,C2,D2); >> sys5=tf(num,den)
sys5 =
3 s^2
------------------------------ s^4 - 8.882e-16 s^3 - 29.4 s^2
Continuous-time transfer function.
6.Simulink仿真：
Simulink模块连接如下
两个传递函数的参数设置如下：
上图是y1，下图是y2
对于y1的仿真（阶跃响应）结果如图：
对于y2的仿真结果如图：
原创：小男孩缜云虎。