平面两级倒立摆的建模

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二级倒立摆系统的最优控制

二级倒立摆系统的最优控制
J= 1 T T ∫ [ x (t )Qx(t ) + u (t ) Ru(t )]dt 20

ut
+
B
+
1 /S
x
C
y
A
R-1BT
P
五、仿真分析
将某二级倒立摆系统模型各参数代入式1-8,得出系数矩阵 设, 写出Matlab程序如下:
A=[0,0,0,1,0,0;0,0,0,0,1,0;0,0,0,0,0,1; 0,-2.57163,0.164291,-16.6674,0.0124145,0.005; 0,29.9499,-15.1957,40.3167,-0.204856,0.17380; 0,29.9499,65.4455,-49.3949,0.463474,-0.59148]; B=[0;0;0;8.64636;-20.9146;25.9146]; C=[1 0 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0];D=[0;0;0]; %求开环特征值 r1=eig(A) %加入最优反馈器 q1=100;q2=10;q3=5000;q4=0;q5=0;q6=0; Q=[q1 0 0 0 0 0;0 q2 0 0 0 0;0 0 q3 0 0 0;0 0 0 q4 0 0;0 0 0 0 q5 0;0 0 0 0 0 q6];R=1; %求最优增益矩阵、黎卡提方程的解、闭环特征值 [K,P,r2]=lqr(A,B,Q,R) Ac=[(A-B*K)];Bc=[B];Cc=[C];Dc=[D]; T=0:0.02:20;U=zeros(size(T)); x0=[0;-0.05;0.1;0;0;0]; [Y,X]=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T,x0); %绘制下摆偏离垂直方向的角度变化曲线 figure(1);plot(T,Y(:,1)); xlabel('Time/sec');ylabel('01/rad');grid; %绘制上下摆角度之差的曲线 figure(2);plot(T,Y(:,2)); xlabel('Time/sec');ylabel('02-01/rad');grid; %绘制小车位移曲线 figure(3);plot(T,Y(:,3)) xlabel('Time/sec');ylabel('x(小车)/m');grid;

二级倒立摆的数学模型推导

二级倒立摆的数学模型推导

二级倒立摆的数学模型推导一、二级倒立摆系统的结构二级倒立摆系统的结构如图1如示,机械部分主要有小车、下摆、上摆、导轨、皮带轮、传动皮带等,控制对象由小车、下摆、上摆组成,电气部分由电机、晶体管直流功率放大器、传感器以及保护电路组成。

图1 二级倒立摆结构示意图二、二级倒立摆的数学模型 (一)假设条件为了简化二级倒立摆的数学模型,作如下假设:1. 小车与导轨间的摩擦力与小车速度成正比;电机摩擦转矩与电机转矩成正比;上、下摆连接处摩擦力矩与二摆相对角速度成正比;下摆与小车连接处摩擦力矩与下摆相对角速度成正比。

2. 整个对象系统除皮带外视为刚体。

3. 皮带伸长忽略不计且传递作用力的延迟忽略不计。

4. 电路系统的传递延迟及功率放大器的非线性忽略不计。

5. 电机电感忽略不计。

6. 检测电位器设为线性的,即设检测信号分别为与r 、1θ、21θθ-成正比的电信号,且假设标定完全准确。

(二)系统参数说明推导中各符号的意义如下:0M :小车、皮带、电机转子、皮带轮归算到小车运动上的等效质量; 1M :下摆质量; 2M :上摆质量;1J :下摆转动惯量; 2J :上摆转动惯量;r :小车位移;1θ:下摆角位移;2θ:上摆角位移;1L :下摆全长(轴心到轴心); 1l :下摆质心与小车——下摆连接轴心距离; 2l :上摆质心与上摆——下摆连接轴心距离;'0F :小车与导轨间摩擦力,电机机械摩擦转矩,皮带轮摩擦转矩归算到小车运动上的等效摩擦系数,由下式定义等效摩擦力:'00f F r =⋅1F :下摆与小车摩擦力矩的等效摩擦系数,由下式定义等效摩擦力矩:111T F θ=⋅2F :上、下摆间摩擦力矩的等效摩擦系数,由下式定义等效摩擦力矩:2221()T F θθ=⋅-P :电机提供的控制力;U :电机外加电压即功率放大器输出电压; E :电机反电势; I :电机电流;R :电机等效电阻;i R :功率放大器等效输出电阻;d :皮带轮直径;θ:电机转速(/rad s );n 电机转速(转/分);K :功率放大器电压增益 ;e K :电势系数; t K :转矩系数;e :功率放大器的输入电压;参阅相关资料后,对各参数的取如下值:0M =1.328kg ,1M =0.220kg ,2M =0.187kg ,1J =0.004962kg m ⋅,2J =0.004822kg m ⋅,1L =0.490m ,1l =0.304m ,2l =0.226m ,'0F =22.947kg/s ,1F =0.00705/kg m s ⋅,2F =0.00264/kg m s ⋅,R =8.550Ω,i R =1.252Ω,d =0.130m ,K =8.000,t K =0.946/N m A ⋅(三)数学模型推导 此处少图3-2(P7)图3-2中,'i i f f =(1,2)i =小车在y 方向上无运动,小车受导轨垂直方向力示标出,推导中iy f ,ir f (1,2)i =分别表示i f 在y ,r 方向的分力。

平面二级倒立摆系统仿真

平面二级倒立摆系统仿真

考虑本仿真系统,X 和Y 向具有类同性,以X 向作为代表性分析,Y 向类似。

X 向初始条件:1120x=x ααα====20.05α=00100000010000001000000050.223514.7272000050.890849.4875000A ⎛⎫⎪⎪ ⎪=⎪ ⎪ ⎪- ⎪⎪-⎝⎭00015.12485.19294B ⎛⎫ ⎪⎪ ⎪= ⎪ ⎪ ⎪- ⎪ ⎪⎝⎭100000010000001000C ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭000D ⎛⎫ ⎪= ⎪ ⎪⎝⎭仿真系统程序图1. 状态控制器设计(1) 取矩阵(111111)1r r Q diag R == 阶跃输入(X=0.1)得[1.0000 13.4672 95.6968 2.3975 10.7845 15.9971]r K =状态曲线图(黄色代表X ,紫色代表1α,绿色代表2α)状态的一阶导数曲线(黄色代表X ,紫色代表1α,绿色代表2α)u 的曲线12250%70.450.70.62s t s x u σαα==≤≤≤≤结果:指标不理想(2) 取矩阵(20011111)1r r Q diag R == 阶跃输入(X=0.1) 得[14.1421 64.9555 166.3031 14.7223 25.4912 28.8348]r K =状态曲线图(黄色代表X ,紫色代表1α,绿色代表2α)状态的一阶导数曲线(黄色代表X ,紫色代表1α,绿色代表2α)u 的曲线1260%20.4 1.00.8 2.8s t s x u σαα==≤≤≤≤结果:指标有改善,需要细致调整。

(3) 取矩阵(111111)10r r Q diag R == 阶跃输入(X=0.1) 得[0.3162 6.1247 81.2826 1.0619 8.3252 13.4153]r K =状态曲线图(黄色代表X ,紫色代表1α,绿色代表2α)状态的一阶导数曲线(黄色代表X ,紫色代表1α,绿色代表2α)u 的曲线12460%100.450.70.62s t s x u σαα=≥≤≤≤≤结果:指标变差,调整r R 破坏了性能指标。

二级倒立摆的建模与MATLAB仿真

二级倒立摆的建模与MATLAB仿真
假设系统中的每一根摆杆都是匀质刚体驱动力与放大器的输入成正比且无延迟地直接作用于小车上并且可以在忽略实验中的库仑摩擦和动摩擦的前提下设定摆杆竖直向上时下摆杆角位移摆杆角位移均为零摆杆顺时针旋转为正
二级倒立摆的建模与 MATLAB 仿真 刘文斌,等
二级倒立摆的建模与MATLAB仿真
刘文斌,干树川 (四川理工学院电子与信息工程系 四川自贡,643000)
取为最小值。设控制输入函数形式为: U(t)= -Kx(t) (11) 状态反馈矩阵: K = R -1B T P ( 12) 其中,P 可由 Riccati 微分方程: (13) 其中, 性能指标函数: (14)
[J].计算机测量与控制,2006,14(12):1641 - 1642 5 张 春,江 明,陈其工等.平行单级双倒立摆系统的建模与滑
模变结构控制[J].2008.1
23
图1 二级倒立摆模型
(1)
(2)
(3) 经过线性化如下: (4)
(上接第 7 页) 0; 0; 0; 0]; p=eig(A) [num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1); printsys(num,den) Q=[1000 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 10 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 10 0; 0 0 0 0 0 0]; Tc=ctrb(A,B); rank(Tc) To=obsv(A,C); rank(To) R=1; K=lqr(A,B,Q,R); Ac=[(A-B*K)]; Bc=[B]; Cc=[C]; Dc=[D]; T=0:0.005:20; U=0.2*ones(size(T)); [Y,X]=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T); plot(T,Y(:,1),':',T,Y(:,2),' -',T,Y(:,3),'

二级直线倒立摆系统建模、仿真与实物控制的开题报告

二级直线倒立摆系统建模、仿真与实物控制的开题报告

二级直线倒立摆系统建模、仿真与实物控制的开题报告一、选题背景及意义直线倒立摆系统是一种应用广泛的控制系统,它具有复杂的非线性特性,因此对其建模、控制和仿真都具有一定的挑战性。

直线倒立摆系统广泛应用于自动驾驶、飞行器、医疗器械等领域。

本文将研究二级直线倒立摆系统的建模、仿真与实物控制,以提高对该系统的理解和掌握。

通过实验控制实际系统,验证仿真模型的正确性并提高控制策略的可靠性与性能。

二、研究内容1.二级直线倒立摆系统的建模研究系统的动力学特性,建立数学模型,包括机械、电子等方面的模型,并给出系统的描述方程。

2.仿真系统的设计与实现通过MATLAB或Simulink等工具,根据系统的动力学模型进行仿真,分析系统的动态特性,验证模型的正确性。

3.实物系统的设计与实现根据建模结果,设计实物系统,包括硬件和软件,搭建实验环境,并选取合适的控制器,使用反馈控制算法对实验数据进行处理。

4.实物控制系统的测试与优化将实验得到的数据进行分析、处理和优化,比较实物系统和仿真系统的差异并给出改进方案,从而提高系统的动态响应特性和控制性能。

三、研究方法及预期结果本文将采用系统分析、数学建模、仿真分析、控制器设计和优化等方法,通过建模、仿真、实物控制等多个方面去了解直线倒立摆系统。

预期结果是建立二级直线倒立摆系统的模型,完成仿真和实验的设计与实现,控制系统实现稳定的控制策略,并得出实物系统和仿真系统的控制性能优化方案。

四、进度安排第一阶段:文献综述和理论研究,研究直线倒立摆控制系统的基本原理和方法。

(2周)第二阶段:根据文献进行仿真研究,建立稳定的仿真模型。

(2周)第三阶段:设计实物控制系统,搭建实验环境。

(2周)第四阶段:实现控制系统与优化,得出实验数据并进行分析和优化,提高系统的控制性能。

(2周)第五阶段:撰写论文和答辩。

(4周)五、预期成果本文通过对二级直线倒立摆系统的建模、仿真和实物控制的研究,完成了对系统的深入理解和掌握,得出了系统的优化控制方案。

直线二级倒立摆建模与matlab仿真LQR

直线二级倒立摆建模与matlab仿真LQR

直线二级倒立摆建模与仿真1、直线二级倒立摆建模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。

图1 二级摆物理模型二级倒立摆的参数定义如下:M 小车质量m1摆杆1的质量m2摆杆2的质量m3质量块的质量l1摆杆1到转动中心的距离l2摆杆2到转动中心的距离θ1摆杆1到转动与竖直方向的夹角θ2摆杆2到转动与竖直方向的夹角F 作用在系统上的外力利用拉格朗日方程推导运动学方程拉格朗日方程为:其中L 为拉格朗日算子,q 为系统的广义坐标,T 为系统的动能,V 为系统的势能其中错误!未找到引用源。

,错误!未找到引用源。

为系统在第i 个广义坐标上的外力,在二级倒立摆系统中,系统有三个广义坐标,分别为x,θ1,θ2,θ3。

首先计算系统的动能:其中错误!未找到引用源。

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分别为小车的动能,摆杆1的动能,摆杆2的动能和质量块的动能。

小车的动能:错误!未找到引用源。

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分别为摆杆1的平动动能和转动动能。

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,其中错误!未找到引用源。

,错误!未找到引用源。

分别为摆杆2的平动动能和转动动能。

对于系统,设以下变量: xpend1摆杆1质心横坐标 xpend2摆杆2质心横坐标 yangle1摆杆1质心纵坐标 yangle2摆杆2质心纵坐标 xmass 质量块质心横坐标 ymass 质量块质心纵坐标 又有:(,)(,)(,)L q q T q q V q q =-则有:系统总动能:系统总势能:则有:求解状态方程:可解得:使用MATLAB对得到的系统进行阶跃响应分析,执行命令:A=[0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1 01;0 0 0 0 0 0;0 86.69 -21.62 0 0 0;0 -40.31 39.45 0 0 0];B=[0;0;0;1;6.64;-0.808];C=[1 0 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0];D=[0;0;0];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曲线:图2 二级摆阶跃响应曲线由图示可知系统小车位置、摆杆1角度和摆杆2角度均发散,需要设计控制器以满足期望要求。

毕业设计 二级倒立摆建模

四川理工学院毕业设计(论文)二级倒立摆系统建模与仿真学生:学号:专业:自动化班级:自动化指导教师:四川理工学院自动化与电子信息学院二O一一年六月摘要常规的PID控制从理论上可以控制二级倒立摆,但在实际中对PID控制器参数的整定为一难点。

本文针对二级倒立摆系统单输入三输出的不稳定系统,通过三回路PID 控制方案,来完成对倒立摆的控制。

利用状态反馈极点配置的方法来对参数进行整定,解决PID参数整定的难点。

然后借助于MATLAB中的Simulink模块对所得的参数进行仿真,结果表明三回路PID控制是成功的,参数的有效性,也证实了这种参数整定方法简单实用。

并通过配置不同位置的极点,对其结果进行分析得到极点配置的最佳配置方案。

关键词:倒立摆;PID;状态反馈; MATLABABSTRACTDouble Inverted Pendulum System Modeling and SimulationConventional PID control theory to control the inverted pendulum, but in practice the parameters of PID controller tuning is a difficult. In this paper, double inverted pendulum system, the instability of single-input three-output system, through the three-loop PID control program to complete the inverted pendulum control.Pole placement using state feedback approach to setting the parameters to resolve the difficulties PID parameter tuning. With MATLAB and Simulink in the module parameters obtained from simulation results show that the three-loop PID control is successful, the effectiveness of the parameters, but also confirms this tuning method is simple and practical.Different locations through the pole configuration, the results were too extreme configuration of the best configuration.Key words:pendulum;PID control ;state feedback;MATLAB目录摘要............................................................... ABSTRACT (I)第1章引言 01.1 倒立摆研究的目的及意义 01.2 倒立摆的发展史和研究现状 01.3本文的主要工作 (3)第2章倒立摆的建模 (3)2.1 二级倒立摆的简介及物理模型 (3)2.2 二级倒立摆计算机控制系统结构 (4)2.3 二级倒立摆的数学模型 (5)2.4根据牛顿力学、刚体动力学列写二级倒立摆的数学模型 (6)第3章控制策略的选择 (11)3.1 MATLAB简介 (11)3.2该系统的能控、能观及稳定性的分析 (14)3.2.1系统的能控性 (14)3.2.2系统能观性 (16)3.2.3系统的稳定性 (16)3.3 确定控制策略 (17)3.4 控制器参数整定方法 (17)3.5 通过状态反馈极点配置法来整定参数 (19)第4章计算机仿真及结果分析 (22)4.1 Matlab下Simulink模块简介 (22)4.2 在Simulink下的仿真 (23)4.3对仿真结果的分析 (31)第5章结束语 (32)致谢 (33)参考文献 (34)第1章引言1.1 倒立摆研究的目的及意义在控制理论发展的过程中, 一种理论的正确性及在实际应用中的可行性,往往需要一个典型对象来验证, 并比较各种控制理论之间的优劣, 倒立摆系统就是这样的一个可以将理论应用于实际的理想实验平台。

倒立摆建模与控制

2倒立摆系统的模型建立2.1 倒立摆特性●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线性模型,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。

●不确定性模型误差以及机械传动间隙,各种阻力带来实际系统的不确定性。

实际控制中一般通过减少各种误差降低不确定性,如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性因素。

●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。

●开环不稳定性倒立摆的平衡状态只有两个,即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平衡点,垂直向下为稳定平横点。

●约束限制由于机构的限制,如运动模块的行程限制,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的功率尽量要求最小。

行程限制对倒立摆的摆起影响尤为突出,容易出现小车撞边现象[22]。

2.2 一阶倒立摆数学模型倒立摆系统是典型的运动的刚性系统,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。

下面分别采用牛顿力学方法和拉格朗日方法建立直线型一级,二级倒立摆系统的数学模型。

2.2.1 一级倒立摆物理模型在忽略了空气阻力和各种摩擦之后,可将直线型一级倒立摆系统抽象成小车和匀质杆组成的系统,如图2.1所示:皮带轮图2.1 单级倒立摆系统物理模型2.2.2 一级倒立摆数学模型 各符号代表的意义及相关的数值:表2.1 一级倒立摆参数表参 数 参数意义 参数值 M 小车质量 1.096Kg m 摆杆质量 0.13Kg b 小车摩擦系数0.1N/m/sec l 摆杆转动轴心到杆质心的长度0.25m I 摆杆转动惯量 0.0034Kg*m*mf 加到小车上的力 x小车位置φ摆杆与竖直向上方向的夹角通过对系统中小车和摆杆进行受力分析,分别可得到以下运动方程:2()cos sin F M m x bx ml ml θθθθ=++-+ (2.1) 22()sin cos 2sin (sin cos )I ml mgl mlx ml θθθθθθθθ+-=++ (2.2)22222cos sin cos 2sin sin 2sin cos M m ml x F bx ml ml ml I ml mgl ml θθθθθθθθθθ+-⎛⎫--⎛⎫⎛⎫=⎪⎪⎪----⎝⎭⎝⎭⎝⎭(2.3) 2.3 二阶倒立摆数学模型2.3.1 二级倒立摆物理模型如图2.3所示为直线型二级倒立摆物理模型皮带轮图2.3二级倒立摆系统的物理模型倒立摆装置主要由沿导轨运动的小车和固定到小车上的两个摆体组成。

二级倒立摆系统的控制与仿真

二级倒立摆系统的控制与仿真一、引言在计算机参与的具有联系受控对象的控制系统中,有必要对联系控制系统设计数字控制器的必要,一般对于联系的控制对象设计数字控制器的方法有:第一种是应用联系系统理论得到的联系控制规律,再将控制规律离散化,用控制器实现,第二种是将联系的控制对象离散化,用离散控制理论设计控制器参数,数字再设计就是根据连续系统及相应的控制规律如何重新设计对应的离散系统与相应的离散控制规律。

我们采用的是最优等价准则、双线性变换法、平均增益法进行数字再设计。

二、LQR控制器设计(1) 二级倒立摆系统的状态空间模型设线性定常系统为x’=A*x(t)+B*u(t),y=C*x(t)其初始条件为x(t)=x0;其中:A=[0,1,0,0;40,0,0,0;0,0,0,1;-6,0,0,0];B=[0;-2;0;0.8];C=[1,0,0,0;0,0,1,0](2) 系统的能控性判定n=size(A); Tc=ctrb(A,B); nc=rank(Tc)n=6 6 nc=6从运行结果可知,系统的阶次为6,能控性矩阵的秩也为6,因此系统是能控的。

(3) 系统的能观性判定To=obsv(A,C);no=rank(To)no=6从运行结果可知,能观性矩阵的秩为6,与系统的阶次相等,因此系统是能观测的。

(4) LQR控制设计基于一级倒立摆系统具有能控性和能观性,因此可采用LQR进行控制,经大量反复试验和仿真,选取R=0.2,Q=[1 0 0 0 0 0;0 64 0 0 0 0;0 0 256 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0];F=lqr(A,B,Q,R)得到:F =2.2361 106.6465 -155.4620 5.1719 4.9639 -24.5330三、仿真曲线采用LQR控制方式,设初始状态为x(0)=[1,-1,0,0]’,在相同采样周期T下应用数字再设计方法对一级倒立摆系统进行仿真,其中F(T)分别取为:1. F(T)=F1(T)=F2. F(T)=F2(T)=F[I+(A+BF)T/2]3. F(T)=F3(T)=F[I-(A+BF)/2]-1(1) T=0.013s,øc=e(A+BF)T时系统的极点、状态x1、x2、x3的离散仿真曲线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;0,77.0642,-21.1927,0,0, 0;0,-38.5321,37.8186,0,0,0];B=[0;0;0;1;5.7012;-0.0728];C=[1,0,0,0,0,0;0,1,0,0,0,0;0,0,1,0,0,0];D=[0;0;0];Q=[1 0 0 0 0 0;0 64 0 0 0 0;0 0 256 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0];R=0.2;F=lqr(A,B,Q,R)T=0.013;[G,H]=c2d(A-B*F,B,T); %%离散一的函数p0=eig(G),x0=[1 -1 0.5 0 0 0]';[y,x t]=dinitial(G,B,C,D,x0);t=0:0.1:(t-1)/10;subplot(3,1,1),x1=[1 0 0 0 0 0]*x'; %%响应曲线plot(t,x1);grid;title('状态变量x1的响应曲线')subplot(3,1,2),x2=[0 1 0 0 0 0]*x';plot(t,x2);grid;title('状态变量x2的响应曲线')subplot(3,1,3),x3=[0 0 1 0 0 0]*x';plot(t,x3);grid;title('状态变量x3的响应曲线')p0 =0.8647 + 0.0473i0.8647 - 0.0473i0.9224 + 0.0618i0.9224 - 0.0618i0.9932 + 0.0066i0.9932 - 0.0066i图1 øc=e(A+BF)T(2) T=0.013s,øc=ø +ΓF1(T)时系统的极点、状态x1、x2、x3的离散仿真曲线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;0,77.0642,-21.1927,0,0,0;0,-38.5321,37.8186,0,0,0];B=[0;0;0;1;5.7012;-0.0728];C=[1,0,0,0,0,0;0,1,0,0,0,0;0,0,1,0,0,0];D=[0;0;0];Q=[1 0 0 0 0 0;0 64 0 0 0 0;0 0 256 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0];R=0.2;F=lqr(A,B,Q,R)T=0.013;[Ad,B]=c2d(A,B,T); %%离散二的函数Ad=Ad-B*F;p1=eig(Ad)x0=[1 -1 0.5 0 0 0]';[y,x t]=dinitial(Ad,B,C,D,x0);t=0:0.1:(t-1)/10;subplot(3,1,1),x1=[1 0 0 0 0 0]*x'; %%显示程序plot(t,x1);grid;title('状态变量x1的响应曲线')subplot(3,1,2),x2=[0 1 0 0 0 0]*x';plot(t,x2);grid;title('状态变量x2的响应曲线')subplot(3,1,3),x3=[0 0 1 0 0 0]*x';plot(t,x3);grid;title('状态变量x3的响应曲线')p1 =0.8349 + 0.0388i0.8349 - 0.0388i0.9247 + 0.0561i0.9247 - 0.0561i0.9932 + 0.0066i0.9932 - 0.0066i图2 øc=ø +ΓF1(T)(3) T=0.013s,øc=ø+ΓF2(T)时系统的极点、F(T)值和状态x1、x2、x3的离散仿真曲线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;0,77.0642,-21.1927,0,0, 0;0,-38.5321,37.8186,0,0,0];B=[0;0;0;1;5.7012;-0.0728];C=[1,0,0,0,0,0;0,1,0,0,0,0;0,0,1,0,0,0];D=[0;0;0];Q=[1 0 0 0 0 0;0 64 0 0 0 0;0 0 256 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0];R=0.2;F=lqr(A,B,Q,R)T=0.013;P2=(A-B*F)*T/2; %%离散3的函数F2=F*(eye(size(P2))+P2)[Add,B]=c2d(A,B,T);Ad=[Add-B*F2];p2=eig(Ad)x0=[1 -1 0.5 0 0 0]';[y,x,t]=dinitial(Ad,B,C,D,x0);t=0:0.1:(t-1)/10;subplot(3,1,1),x1=[1 0 0 0 0 0]*x'; %%显示程序plot(t,x1);grid;title('状态变量x1的响应曲线')subplot(3,1,2),x2=[0 1 0 0 0 0]*x';plot(t,x2);grid;title('状态变量x2的响应曲线')subplot(3,1,3),x3=[0 0 1 0 0 0]*x';plot(t,x3);grid;title('状态变量x3的响应曲线')F2 =1.7236 90.8365 -126.5481 4.0012 4.5195 -19.9211 p2 =0.8676 + 0.0465i0.8676 - 0.0465i0.9224 + 0.0627i0.9224 - 0.0627i0.9932 + 0.0066i0.9932 - 0.0066i图3 øc=ø+ΓF2(T)(4) T=0.013s,øc=ø+ΓF3(T)时系统的极点、F(T)值和状态x1、x2、x3的离散仿真曲线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;0,77.0642,-21.1927,0,0, 0;0,-38.5321,37.8186,0,0,0];B=[0;0;0;1;5.7012;-0.0728];C=[1,0,0,0,0,0;0,1,0,0,0,0;0,0,1,0,0,0];D=[0;0;0];Q=[1 0 0 0 0 0;0 64 0 0 0 0;0 0 256 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0];R=0.2;F=lqr(A,B,Q,R)T=0.013;P3=(A-B*F)*T/2; %%离散4的函数F3=F*(eye(size(P3))-P3)^-1[Add,B]=c2d(A,B,T);Ad=[Add-B*F3];p3=eig(Ad),[y,x,t]=dinitial(Ad,B,C,D,x0);t=0:0.1:(t-1)/10;subplot(3,1,1),x1=[1 0 0 0 0 0]*x'; %%显示程序plot(t,x1);grid;title('状态变量x1的响应曲线')subplot(3,1,2),x2=[0 1 0 0 0 0]*x';plot(t,x2);grid;title('状态变量x2的响应曲线')subplot(3,1,3),x3=[0 0 1 0 0 0]*x';plot(t,x3);grid;title('状态变量x3的响应曲线')F3 =1.7779 92.1683 -129.2365 4.1238 4.5459 -20.3464 p3 =0.8655 + 0.0476i0.8655 - 0.0476i0.9222 + 0.0622i0.9222 - 0.0622i0.9932 + 0.0066i0.9932 - 0.0066i图4 øc=ø+ΓF3(T)由上面的1-4图我们可以知道:F(T)分别取F1(T),F2(T),F3(T)构成的闭环离散系统时仿真曲线基本一致,相应情况的闭环极点也基本相同,而取F(T)=F3(T)时,从系统的极点看,用øc=ø+ΓF3(T)代替øc=e(A+BF)T 构成闭环系统的精确度相当好。

基于LQR最优调节器的平面二级倒立摆的建模与仿真

基于LQR最优调节器的平面二级倒立摆的建模与仿真姜岩蕾;史增芳【摘要】倒立摆控制系统是一个典型的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合控制系统.通过研究分析平面二级倒立摆控制系统的数学模型,用线性二次型最优调节器(LQR),实现对二级倒立摆的最优控制,MATLAB仿真结果表明了该方法的有效性.【期刊名称】《精密制造与自动化》【年(卷),期】2016(000)002【总页数】4页(P26-29)【关键词】最优控制器;倒立摆;最优控制【作者】姜岩蕾;史增芳【作者单位】河南工业职业技术学院河南南阳 473000;河南工业职业技术学院河南南阳 473000【正文语种】中文倒立摆是理想的自动控制教学实验设备,它能全方位地满足自动控制教学的要求。

许多抽象的控制概念如系统稳定性、可控性、系统收敛速度和系统抗干扰能力等,都可以通过倒立摆直观地表现出来[1]。

由于倒立摆系统的高阶次、严重不稳定、多变量、非线性和强耦合等特性,吸引着许多学者和研究人员不断地从倒立摆控制中发掘新的控制策略和算法,文献[2]、[3]提出了基于模糊神经网络的倒立摆控制系统,该方法有效地克服了系统存在的非线性和不确定性,但该方法过分依赖人类直接控制被控对象的经验。

文献[4]、[5]提出了倒立摆拟人控制方法,系统的稳定范围大,鲁棒性好,但控制率从定性到定量的转化较复杂。

本文采用基于状态空间设计法的LQR最优调节器,较好地兼顾了系统的鲁棒稳定性和快速性。

MATLAB 仿真结果表明了该方法的有效性。

倒立摆系统最终的控制目的是使倒立摆这样一个不稳定的被控对象,通过引入适当的控制策略使之称为一个能够满足各种性能指标的稳定系统。

首先对摆杆进行空间几何建模。

采用如图1所示的坐标,并定义如下参数::X方向平台运动部分以及摆体支座质量;:Y方向平台运动部分以及摆体支座质量;:摆杆1长度;:摆杆2长度;:摆杆1质量;:摆杆2质量;:两摆杆中间连接质量块的质量。

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基于 XY 平台的平面两级倒立摆的 建模与分析
采用如图 3-1 所示的坐标,并定义如下参数:
M x X 方向平台运动部分以及摆体支座质量 l1 摆杆 1 长度
Y 方向平台运动部分以及摆体支座质量
My
l2
摆杆 2 长度
m1 摆杆 1 质量
m2 摆杆 2 质量
m3 摆杆 1 和摆杆 2 中间连接质量块的质量
(3-1) (3-2)
(3-3)
β1 ——摆杆在 y − z 平面的映射与 z 轴方向的夹角 γ 1 ——摆杆与 z 轴方向的夹角 γ 2 ——摆杆与 z 轴方向的夹角 在摆杆垂直向上的方向上,如果偏角α1, β1 << 1 ,则可以近似的认为
l1xz ≈ l1yz ≈ l1
因此,摆杆绕 X 轴和 Y 轴的转动惯量可以表示为:
⋅2
y1

⋅ y2
+
1 2
m1

2
+
1 2
m2
⋅2
z1 +
⋅2
⋅ z2
1 2
+
⋅2 ⋅2
J1 ⋅ (α1 + β1 )
1 2
J2


(α 2
2
+

β2
2
)
⎪ ⎪⎪⎩Tm3
=
1 2
m3

⋅2
x3 +
1 2
m3

⋅2
y3 +
1 2
m3

⋅2
z3
式中 x1 ——摆杆 1 中心点的 X 坐标;
y1 ——摆杆 1 中心点的 Y 坐标;
由拉各朗日方程:
.
.
.
L(q, q) = T (q, q) − V (q, q)
(3-7)
式中 L——为拉各朗日算子 q——为系统的广义坐标
拉各朗日方程由广义坐标 qi 和 L 表示为:
式中
d dt
∂L ∂q&i
− ∂L ∂qi
=τi
i——系统变量标号 i = 1,2,3L;
q—— q = {θ1,θ2,θ3 L}称为广义变量;
..
y,α
1
,
.
β
1
.

2
,
.
β
2
,
..
x,
..
y
⎟⎠⎞
f
3
⎜⎛ ⎝
x,
y,
α1
,
β1

2
,
β
2
,
.
x,
..
y,α
1
,
.
β
1
.

2
,
.
β
2
,
..
x,
..
y
⎟⎞ ⎠
⎪⎪⎩β.. 2
=
f
4
⎜⎝⎛
x,
y,α1
,
β1

2
,
β
2
,
.
x,
..
y,α
1
,
.
β
τ -系统沿该广义坐标方向上的广义外力
(3-8)
T
=
1
mv 2
=
1
•2
m(x +
•2
y+
•2
z)
是系统的动能,V
是系统的势能。则对于平面两级倒
2
2
立摆系统,其广义坐标为:x,y,α1, β1,α2 , β2 ,系统的总动能为:
T = TM + Tm1 + Tm2 + Tm3
(3-10)
式中 TM ——支座的动能;
⎪⎧ ⎨
J
1xz
⎪⎩ J 1 yz
= =
J
1
×
l2
1xz
J
1
×
l2
1 yz
/ l12 / l12
≈ ≈
J1 J1
同理对第二摆杆可以的到:
(3-4)
⎪⎧ ⎨
J
2
xz
⎪⎩J 2 yz
= =
J2 J2
×
l2 2 xz
×
l2 2 yz
/ l22 / l22
≈ ≈
J2 J2
(3-5)
对于摆杆 2,由于编码器 3 和编码器 4 实际测量的角度为α2 , β2 ,而摆杆 2
⎧ ⎪
d
⎪dt

⎜⎛ ∂L
⎜ ⎝

.
α
1
⎟⎞ ⎟


∂L ∂α1
=
0
⎪ ⎪
d
⎪⎪d t
⎜⎛ ⎜ ⎝
∂L
.
∂α 2
⎟⎞ ⎟ ⎠

∂L ∂α 2
=0
⎨ ⎪
d
⎜⎛
∂L
⎪ ⎪
d
t
⎜⎜⎝

.
β
1
⎟⎞ ⎟⎟⎠

∂L ∂β1
=0
⎪ ⎪d
⎜⎛
∂L
⎪ ⎪⎩
d
t
⎜⎜⎝

.
β
2
⎟⎞ ⎟⎟⎠

∂L ∂β 2
=0
(3-16)

X
'O
'
Z
'

Y
'O
'
Z
'
平面内的投影与
Z’轴的夹角分别为
α
' 2

β
' 2
,有以下关系:
⎪⎧γ→2'
→→
= γ1+γ 2
⎪⎩⎨αβ
' 2 ' 2
= β1 = α1
+ β2 +α2
(3-6)
在忽略空气阻力以及摩擦等后,可以将倒立摆系统看成平台、均匀杆和质量
块组成,利用拉各朗日方程推导系统的动力学方程。
Tm1 ——摆杆 1 的动能;
Tm2 ——摆杆 2 的动能;
Tm3 ——质量块的动能
TM , Tm1, Tm2 , Tm3 分别计算如下:
⎧ ⎪TM ⎪
=
1 2
M
x

⋅2
x
+
1 2
M
y

⋅2
y
⎪ ⎪⎪Tm1 ⎨ ⎪⎪Tm2
= =
1 2 1 2
m1

⋅2
x1 +
1 2
m1

m2


x2
2
+
1 2
m2
z1 ——摆杆 1 中心点的 Z 坐标;
x2 ——摆杆 2 中心点的 X 坐标;
y2 ——摆杆 2 中心点的 Y 坐标;
z2 ——摆杆 2 中心点的 Z 坐标;
x3 ——质量块中心点的 X 坐标;
y3 ——质量块中心点的 Y 坐标;
z3 ——质量块中心点的 Z 坐标
又有:
⎧ ⎪
x1

=
x
+
1 2
l1 Sin α1
图 3-1 平面两级摆体几何计算示意图
Fig.3-1 Geometric of a planar double pendulum
对于第一节摆杆,根据几何知识有:
tg 2 γ 1 = tg 2 α1 + tg 2 β1
l1xz
=
cosγ 1 cosα1
l1
=
1
1+
cos2 cos2
α1 β1
sin 2
.. .. .. ..
上式可以计算出α1, β1,α2 , β2 设用以下形式表示:
⎧ ⎪
..
α
1
⎪ ⎪ ⎪
..
β
1
⎨ ..
⎪α 2

= = =
f1
⎜⎛ ⎝
x,
y,α1
,
β
2
,
.
x,
.
y,
.
α
1
,
.
β
1
,
.
α
2
,
.
β
2
,
..
x,
..
y
⎟⎞ ⎠
f
2
⎜⎝⎛
x,
y,α1
,
β1
,
α
2
,
β
2
,
.
x,
β1
l1
l1 yz
=
cosγ 1 cos β1
l1
=
1+
1
cos2 β1 cos2 α1
sin 2
α1
l1
式中
l1 ——是倒立摆摆杆长度 l1xz ——摆杆 1 在 x − z 平面的映射长度, l1yz ——摆杆 1 在 y − z 平面的映射长度,
α1 ——摆杆在 x − z 平面的映射与 z 轴方向的夹角
⎪⎩z3 = l1 Cos γ 1
V = VM + Vm1 + Vm2 + Vm3 = M1z1g + M 2 z2 g + M 3 z3 g 由拉各朗日算子 L=T-V,代入(3-8)可以得到 由于在广义坐标α1, β1,α2 , β2 上外力为 0,因此可以建立以下方程:
(3-11)
(3-12) (3-13) (3-14) (3-15)
⎪ ⎨
y1

=
y
+
1 2
l1
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