平面一级倒立摆的双闭环模糊控制研究
１ ２
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州 交
通
大
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报
第３ Ｏ卷
和在 — 平 面 的动力 学模 型 ， 见式 （）式 （） １ 、 ２ 所示 ．
ｆ （ ＋ ） 星＋ ｒ ￣ ｏ 一 ｓ ）一 Ｆ Ｃ１ ｒ ｃ ｓ口 ｄ（ ｉ ｎ口 一 ｘ主
１ Ｏｔ号 一ｇｉ 一 ＣＯ ， ｍｓ口一 ＆ Ｓ＋ ７ ｎ
ｆＭｙ ｍ） ＋ ｍ／ ｐｏ 卢一／ ｉ — — Ｃｌ （ ＋ （ ｃｓ ￣ｎ ｓ ｙ
图 ３ 摆 杆 在 — ｚ 面 坐 标 映射 图 平
１ ｃ卢专 ２一ｇｉ ： Ｃ 。 ＋ ｍｓ￣－ｙ ｓ ｉ ｎ ２
（） ２
Ｆｇ ３ Ｔ ｅｐｏｅｔ ｎｐｃｕｅ ｆ ｅｄ ｌｍ — ｚ ｉ ｈ ｒ ｃｉ ｉ ｒ ｎ ｕｕ ｉ ． ｊ ｏ ｔ ｏｐ ｎ
图 ２ 平面一级倒立摆 系统坐标 映射图
Ｆ ２ Ｔ ｅｐｏｅｔ ｎｐｃｕｅｏ ｌｎ ｒ ｎ ｅｔ ｅ ｄ ｌ 喀 ｈ ｒ ｃｉ ｉ ｒ ｆｐａ ａ ｖｒｅ ｐｎ ｕｕ ｊ ｏ ｔ ｉ ｄ ｍ
收稿 日期 ：０ １０ —０ ２ １—３２
基金项 目： 甘肃省 自然科学基金 （８ ３ Ｊ Ａ ２ ） ０ ０Ｒ Ｚ Ｏ ３ 作者简介 ： 侯 涛 （９ ５） 男 ， １ ７一 ， 四川 中江人 ， 副教授 ， 士 硕
示． 其非线性 、 耦合性 、 多变量性等特点更加突出， 使 其控制的实现更具挑战性． 文献Ｅ－ ｌ采用 自适应滑模 Ｉ
模 糊控 制设 计 ， 现 了倒 立 摆 的行 走 控 制 ； 献 ［ ］ 实 文 ２ 采 用基 于 变量 融合 技 术 的最 优 控 制 器 ， 计 了参 数 设
１ 平 面 一 级 倒 立 摆 的 动 力 学 模 型
平 面 一 级 倒 立 摆 的双 闭环 模 糊 控 制 研 究
侯 涛 ， 牛宏侠 。
７０７ ； ３ ０ ０
（ ．兰州交通大学 自动化与 电气工程学 院， １ 甘肃 兰州
２ 光 电技术与智能控 制教 育部重点实验室（ ． 兰州交通大学 ）甘肃 兰州 ７０ ７ ） ， ３０ ０
摘
要： 针对 多变量 、 线性 的平面倒立摆 系统 ， 非 设计 了双 闭环模糊 控制． 在该 方法 中， 先将 平 面一级倒 立摆 系统进
定性和鲁棒性 ； 文献［ ］ ３ 采用 了 自适应模糊 ＰＤ控 Ｉ 制器 ， 文献 Ｉ － 用 了 改 进 的 Ｔ－ 模 糊 神 经 网 络 －］ ４采 Ｓ型 控 制 ， 均 有仿 真结 果 ， 并 取得 了一定 的研 究成 果．
ｏ
图 １ 平 面 倒 立 摆 实物 图
Ｆ ｇ １ Ｔ ｅｐ ｃｕ ｅ ｏ ｅ ｐ ａ ａ ｖ ｒ ｅ ｅ ｄ ｌ ｍ ｉ． ｈ ｉ ｔ ｒ ｆ ｔ ｌ ｎ ｒ ｉ ｅ ｔｄ ｐ ｎ ｕ ｕ ｈ ｎ
本 文作 者是 在研 究直 线 倒 立 摆经 验 的基 础上 ， 提 出针对 平 面倒立 摆 的双 闭 环模 糊 控 制 ． 糊 控 制 模 器 的特点是其控制规则数随输人变量数 指数增加 ，
转倒立摆都仅有一个 自由度 ， 其设计控制相对简单 ， 目前 已产 生 了大 量 的理 论 成 果 ［． 面倒 立 摆具 有 １平 ］
第 ３ Ｏ卷
第 ４ 期
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Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ４ １３ ． Ａｕ ． ０ １ ｇ ２ １
２１ ０ １年 ８
Ｊ ｕｎ ｌ ｆ ａ ｚ ｏ ｉ ｔｎ ｉｅｓｔ ｏ ｒａ ｎｈ ｕＪａ ｏ ｇＵｎｖｒｉ ｏＬ ｏ ｙ
文 章 编 号 ：０ １４ ７ （ ０ １ ０ —０ １０ １０ —３ ３ ２ １ ）４０ １ －４
案 的 正确 性 和 有 效 性 ． 关 键 词 ： 面倒 立摆 ； 闭 环 ； 糊 控 制 ； － 型 平 双 模 Ｔ Ｓ模
中图分类 号 ： Ｐ ７ Ｔ ２３
文献标志码 ： Ａ
Ｏ 引言
倒立 摆 系统是 一 个典 型 的高 阶次 、 变量 、 重 多 严 不稳 定 和强耦 合 的非 线性 系 统．其 类 型 主要 有 直 线 型、 旋转 型 （ 环形 ） 和平 面型 三大类 ． 线倒 立摆 和旋 直
两个 自由度 ， 较 为 复 杂 的 倒 立 摆 系 统 ， 图 １所 是 见
这不仅使模糊控制器的设计非常复杂 ， 也使模椒控 制 的执行 时 间大 大增 长 ｌ． 面 一级 倒 立 摆 的模 糊 ５平 ］ 控制设计 ， 应该有 ８ 个输人状态变量 ， 可见有非常大 的困难 ， 为此 ， 文采 用 双 闭 环模 糊 控 制 Ｅ 方 案． 本 删 将平面一级倒立摆在 — ３ ｚ ， 一 平面上解耦 ， ， 得到 两 个 ４输入 １ 出的模糊 控制 器 ， 输 然后 分别 设计 ．
其中：是倒立摆摆杆长度 ； ， 分别是摆杆在ｚ— ｚ ， 平面的映射长度； Ｙ— 为摆杆与 轴方向的夹 角 ；， ａ 分别为摆杆在ｚ－Ｚ － ， 一 平面的映射与 轴
方 向 的夹角 ． 摆 杆 垂 直 向上 的方 向上 ， 在 如果 偏 角
行近似分 解成两个非耦合 的独立运动 ， 然后 设 计 两 个 模 糊 控 制 器 对 两 个 独 立 运 动 分 别 进 行 控 制 ， 降低 了 系 统 设 计
的难度和 复杂度． 最后 ， 用模糊逻 辑推 理和 ＳＭＵＬ ＮＫ仿 真程 序 ， 所设 计的方案进行 了仿 真 ， 真结果表 明 了方 Ｉ Ｉ 对 仿
平 面一 级倒 立摆 系统 的建模 ， 定 义坐 标 ， 义 需 定
自调整双模糊控制器 ， 并进行系统仿 真与实 时控制
实验 ， 其结 果是 控 制 精 度 ， 响应 速 度 快 ， 良好 的稳 有
变量 ， 然后推导其数学模型， 由于文献［ ］已有详细 ４ 的建模过程 ， 此处不在重复 ， 但须做一些简单说明． 定 义系统坐标示映射见图 ２ 所示 ， 其摆杆在 ｚ 平 — 面坐 标 映射 图如 图 ３ 示． 所
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。
一级倒立摆的模糊控制系统设计毕业论文
2.1
图2-1倒立摆结构
在考虑空气流动、小车与导轨之间的摩擦力对倒立摆的影响之后，可将倒立摆抽象成小车和匀质杆，如图2–2所示。图2–2是系统中小车和摆竿的受力分析图，其中N 和P分别为小车和摆竿相互作用力的水平和垂直方向的分量。要求摆角的摆动不超过0.35rad。
表2-1 一级倒立摆系统参数
符号
1.4本论文的主要工作
本论文简单介绍倒立摆系统控制发展过程和国外发展现状；研究了一级倒立摆数学模型的建立；并用牛顿定律推导了倒立摆的数学模型。运用模糊控制的控制方法对倒立摆系统进行研究，并借助MATLAB语言以及SIMULINK进行仿真，在做了大量仿真研究工作的基础上，进行了硬件的调试，软件的编写和调试，对倒立摆控制中遇到的问题进行分析和讨论[8]。
意 义
实际数值
M
小车质量
1.096 kg
m
摆竿质量
0.109 kg
b
小车的摩擦系数
50N/S
l
摆杆转动轴心到杆质心的长度
0.25 m
I
摆杆惯量
0.0034 kg*m*m
F
加在小车上的力
X
小车位置
小车速度
摆杆与垂直向上方向的夹角
图2-2 小车与倒立摆受力分析图
应用牛顿力学进行受力分析，小车在水平方向的受力情况是
(2–6)
设 （ 是摆杆与垂直向上方向之间的夹角），假设 与1（单位是弧度）相比很小，即 ≤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对方程组(2–7)进行拉普拉斯变换，得到
(2–8)
注意：推导传递函数时假设初始条件为0。
由于输出是角度 ，求解方程组（2–8）的第一个方程，可以得到
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本次实验旨在研究一阶倒立摆系统的模糊控制方法，通过对系统进行建模、设计控制器并进行仿真，最终评估控制效果。
实验过程主要包括系统建模、控制器设计、模糊控制器参数调节和性能评价四个步骤。
首先，我们对一阶倒立摆系统进行建模。
一阶倒立摆系统是一种具有非线性特性的控制系统，主要由电机、倒立摆、支撑杆等组成。
我们需要建立数学模型描述系统的动力学特性，包括倒立角度、倒立角速度、杆角度等状态变量，并考虑控制输入电压对系统的影响。
接着，我们设计模糊控制器。
模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，适用于非线性系统和模糊系统。
我们根据系统模型，设计模糊控制器的模糊规则、隶属函数等参数，以实现系统的稳定控制。
在设计过程中，我们需要考虑系统的性能指标，如超调量、稳态误差等。
第三步是模糊控制器参数调节。
通过仿真实验，我们可以对模糊控制器的参数进行调节，以使系统的性能达到最佳状态。
调节参数的过程需要考虑系统的稳定性、鲁棒性和响应速度，以达到控制效果的要求。
最后，我们对模糊控制系统进行性能评价。
通过对系统的响应曲线、稳定性、控制精度等指标进行分析，评价模糊控制器的控制效果。
我们可以比较模糊控制系统和传统控制系统的性能，探讨模糊控制在一阶倒立摆系统中的优势和局限性。
总的来说，本次实验通过研究一阶倒立摆系统的模糊控制方法，探讨了模糊控制在非线性系统中的应用。
通过实验，我们对模糊控制的基本原理和设计方法有了更深入的理解，同时也对一阶倒立摆系统的控制特性有了更清晰的认识。
希望通过实验的研究，能够为控制系统的设计和应用提供一定的参考和借鉴。
基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计一阶倒立摆是一种常见的控制系统，它由一个旋转臂和一个悬挂在旋转臂末端的摆杆组成。
控制目标是使摆杆保持垂直位置并保持在指定的角度范围内。
本文将基于双闭环PID控制设计一阶倒立摆控制系统，并对其进行详细的分析和讨论。
首先，我们需要明确控制系统的结构。
一阶倒立摆控制系统可以分为两个闭环：内环和外环。
内环用于控制旋转臂的角度，并将输出作为外环的输入。
外环用于控制摆杆的角度，并根据测量的摆杆角度和设定的目标角度来调整内环的输入。
在进行控制系统设计之前，我们需要先建立一阶倒立摆的数学模型。
假设倒立摆的质量集中在摆杆的一端，摆杆的长度为L，质量为m，摩擦系数为b，重力加速度为g。
通过应用牛顿第二定律，可以得到如下动力学方程：mL²θ¨ + bLθ˙ + mgLsinθ = u其中，θ是旋转臂的角度，u是旋转臂的扭矩。
为了简化方程，我们进行恒定参数修正和线性化处理，得到线性方程：θ¨ + 2ξωnθ˙ + ωn²θ = kru其中，ξ是阻尼比，ωn是无阻尼自然频率，kr是旋转臂的增益。
接下来，我们将按照以下步骤设计基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统：1.内环设计：-选择合适的内环闭环控制器类型。
对于一阶倒立摆，可以选择PID控制器。
-根据倒立摆的特性和性能要求，选择合适的PID参数。
可以使用试错法、经验法、系统辨识等方法进行参数调整。
-将PID控制器的输入设置为旋转臂角度误差，输出为旋转臂的扭矩。
2.外环设计：-选择合适的外环闭环控制器类型。
对于一阶倒立摆，可以选择PID控制器。
-根据倒立摆的特性和性能要求，选择合适的PID参数。
-将PID控制器的输入设置为摆杆角度误差，输出为旋转臂的角度设定值。
3.进行系统仿真和调试：-使用MATLAB等仿真工具建立一阶倒立摆的数学模型，并将设计的控制器与模型进行集成。
-调整控制器的参数，以满足性能指标和系统稳定性的要求。
毕业设计毕业论文一阶倒立摆模糊控制系统[管理资料]
![毕业设计毕业论文一阶倒立摆模糊控制系统[管理资料]](https://360docs-1393072327.cos.ap-beijing.myqcloud.com/cd451f987e21af45b307a8f7.webp)
摘要一阶直线倒立摆是一个典型的“快速、多变量、非线性、自不稳定系统”，对一阶倒立摆系统的稳定性研究在理论上和方法上具有深远的意义。
对一阶倒立摆的研究可以归结为对非线性、多变量、不稳定系统的研究。
在应用上，一阶倒立摆广泛应用于控制理论研究、航空航天控制等领域，在自动化领域中具有重要的价值。
本文首先是建立一阶倒立摆的数学模型，并且采用的是双闭环控制系统，通过对一阶倒立摆的双闭环控制系统数学模型的分析，将模糊控制方法应用于一阶倒立摆的控制问题，其中，内环控制倒立摆的摆角，外环控制倒立摆的位置。
采用模糊控制器的设计包括隶属函数及模糊控制规则、解模糊，最后利用MATLAB软件进行仿真实验。
模糊控制方法应用于一阶倒立摆系统的控制中，能够发挥模糊控制在非线性系统的控制、复杂对象系统控制方面的优势，简化设计，提高系统的鲁棒性。
关键词：一阶倒立摆,数学模型,模糊控制,MATLABAbstractThe first-order linear inverted pendulum is a typical “fast, multivariable, nonlinear, unstable system”, for an inverted pendulum system stability research in theory and method has the profound significance. For an inverted pendulum can boil down to the research on nonlinear, multivariable, unstable system research. In application, an inverted pendulum is widely used in control theory, aerospace control and other fields, in the field of automation has important value.This paper is to establish a mathematical model of the inverted pendulum, and using the double closed-loop control system, through the inverted pendulum double closed-loop control mathematical model analysis, a fuzzy control method is applied to an inverted pendulum control, Wherein, the inner control of the inverted pendulum swing angle, the outer loop controls the position of inverted pendulum. Fuzzy controller design including the membership function and fuzzy control rule, fuzzy solution, finally using the Matlab software simulation. The fuzzy control method is applied to an inverted pendulum control system, fuzzy control can play in the control of nonlinear system, complex object systems control advantages, simplify the design, improve the stability of system.Key words: Inverted pendulum,Mathematical model,Fuzzy control,Matlab目录摘要 (I)Abstract.............................................................................................................................................. I I 1 绪论 (1)一阶倒立摆系统研究的意义 (1)一阶倒立摆系统在国内外研究综述 (1)本论文的研究内容和所用方法 (2)2 一阶倒立摆数学模型的建立与控制系统 (3)一阶倒立摆的数学模型 (3)一阶倒立摆系统的动力学分析 (4)系统微分方程的线性化 (5)系统微分方程状态空间表示 (6)一阶倒立摆定性分析 (7)系统的稳定性、能控性和能观测性判据 (7)基于状态方程的系统定性分析 (8)一阶倒立摆控制系统 (11)一阶倒立摆控制系统硬件 (11)一阶倒立摆系统总体控制框图 (11)3 模糊控制的基本原理 (15)模糊控制理论的基本概念 (15)模糊逻辑操作 (16)模糊规则与模糊推理 (16)模糊控制系统 (16)模糊控制系统的组成 (17)模糊控制系统的特点 (18)模糊控制器 (18)模糊控制器的组成 (18)模糊控制器的结构 (19)4 双闭环模糊控制系统设计 (21)建立双闭环模糊控制系统 (21)模糊控制器的设计 (21)隶属函数的确定 (21)模糊控制规则 (23)输出向量的解模糊 (24)建立模糊控制查询表 (25)5 一阶倒立摆系统仿真及其分析 (28)MATLAB及其模糊工具箱的介绍 (28)MATLAB的主要特点 (28)MATLAB的基本组成 (29)一阶倒立摆模糊控制系统仿真实验 (30)利用GUI编辑FIS结构文件，即设计模糊控制器 (30)建立一阶倒立摆模糊控制系统的仿真模型图 (33)6 结论与展望 (38)参考文献 (39)致谢 (40)系统总体框图 (41)系统总体原理图 (42)1 绪论一阶倒立摆系统研究的意义一阶倒立摆在稳定性控制问题中具有成本低廉，结构简单，形象直观，物理参数和结构易于调整的优点。
一级倒立摆的模糊控制
一级倒立摆的模糊控制一、 立题背景倒立摆( Inverted Pendulum)是处于倒置不稳定状态、通过人为控制使其处于动态平衡的一种摆。
它是一个复杂的快速、非线性、多变量、强耦合的非最小相位系统,是重心在上、支点在下控制问题的抽象。
倒立摆的控制一直是控制理论及应用的典型课题倒立摆系统通常用来检验控制策略的效果,是控制理论研究中较为理想的实验装置。
又因其与火箭飞行器及单足机器人有很大的相似之处,引起国内外学者的广泛关注。
控制过程中的许多关键问题,如镇定问题、非线性问题、鲁棒性问题、随动问题以及跟踪问题等都可以以倒立摆为例加以研究。
本文围绕一级倒立摆系统，采用模糊控制理论研究了倒立摆的控制系统仿真问题。
仿真 的成功证明了本文设计的模糊控制器有很好的稳定性。
二、 倒立摆的数学模型质量为m 的小球固结于长度为L 的细杆（可忽略杆的质量）上，细杆又和质量为M 的小车铰接相连。
由经验知：通过控制施加在小车上的力F （包括大小和方向）能够使细杆处于θ＝0的稳定倒立状态。
在忽略其他零件的质量以及各种摩擦和阻尼的条件下，推导小车倒立摆系统的数学模型。
倒立摆模型如图2-1所示。
图 2-2 单机倒立摆模型图小车由电机通过同步带驱动在滑杆上来回运动，保持摆杆平衡。
电机编码器和角编码器向运动卡反馈小车和摆杆位置（线位移和角位移）。
导轨截面成H 型，小车在轨道上可以自由滑动，其在轨道上的有效运行长度为1米。
轨道两端装有电气限位开关，以防止因意外失控而撞坏机构。
以摆角θ、角速度θ’、小车位移x 、加速度x ’为系统状态变量，Y 为输出，F 为输入 以摆角θ、角速度θ’、小车位移x 、加速度x ’为系统状态变量，Y 为输出，F 为输入。
即X=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡4321x x x x =⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡x'x 'θθ Y=⎥⎦⎤⎢⎣⎡x θ=⎥⎦⎤⎢⎣⎡31x x由线性化后运动方程组得x1’=θ’=x2 x2’=''θ=()Ml g m M +x1-Ml1 F X3’ =x ’=x4 x4’=x ’’=-M mg x1+M 1 F 故空间状态方程如下：X ’=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡'4'3'2'1x x x x =()⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+00010000000010M mgMl g m M ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡4321x x x x + ⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-M Ml 1010 F Y= ⎥⎦⎤⎢⎣⎡31x x =⎥⎦⎤⎢⎣⎡01000001 ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡4321x x x x + 0⨯F 其中，M=1 kg ，m=0.1kg ，l=.1m ，g=10m/s 。
一阶倒立摆模糊控制matlab仿真
一阶倒立摆模糊控制仿真实验分析报告%mainclearclose all%load table.matglobal Table;global RULE;global UCenter;global Width;global num;global RuleMatch; %前件匹配方式0 取小；1乘积global Defuzzy; %反模糊化方法0: COG ; 1:COA; 2:MAXglobal g0;global g1;global h;x=[0.4,0,0];RuleMatch = 1; %前件匹配方式0 取小；1乘积Defuzzy = 0;%反模糊化方法0: COG ; 1:COA; 2:MAXg0=1.5;g1=0.1;h=1;% u=0;% Table = u;% [m,n]=size(u);% num = (m-1)/2;%u=[];RULE =[2, 2, 2, 1, 0; ...2, 2, 1, 0,-1;...2, 1, 0,-1,-2;...1, 0,-1,-2,-2;...0,-1,-2,-2,-2];%% RULE =[2,2,1,1,0; ...% 2,1,1,0,-1;...% 1,1,0,-1,-1;...% 1,0,-1,-1,-2;...% 0,-1,-1,-2,-2];RULE=RULE + 3*ones(size(RULE));%原始的%UCenter=[-20,-10,0,10,20];%改进的%UCenter=[-25,-15,0,15,25];UCenter=[-20,-15,0,15,20];Width(1)=(UCenter(5)-UCenter(4))/2;Width(2)=(UCenter(5)-UCenter(3));Width(3)=(UCenter(4)-UCenter(3))*2;Width(4)=Width(2);Width(5)=Width(1);x=x';[t,y]= ode45('P_Pendulum',[0,5],x);% [t,y]= ode45('P_Pendulum_tab',[0,10],x);% y2=y.*y;% inty = intnum(t,y2)%% int_e2 = inty(1)+inty(2);% int_u2 = inty(3);%int_y2 = sum(y.^2);%int_e2 = int_y2(1)+int_y2(2);%int_u2 = int_y2(3);figuresubplot(2,1,1)plot(t,y(:,1 ),'r',t,y(:,2),'k')%xlabel('t(sec)')% str1 = sprintf('x(0)=[%2.2f,%2.2f]',x(1),x(2)); % Title(str1,'Interpreter','latex','fontsize',14)%% str1=sprintf('t(sec)---index:$\\int{e^{T}(t)e(t)dt}=$ %f', int_e2);%str1 = '$\int{e^2}dt$'% text(6,0,str1,'Interpreter','latex','fontsize',14)%% xlabel(str1,'Interpreter','latex','fontsize',14)legend('x1(rad)', 'x2(rad/s)')title('输出隶属函数中心值：[-20,-15,0,15,20]')subplot(2,1,2)plot(t,y(:,3),'r')xlabel('t(sec)')ylabel('u(N)')% str1=sprintf('t(sec)--index:$\\int{u^{2}(t)dt}$= %f', int_u2);% %H = Title(str1,'Interpreter','latex','fontsize',14)% xlabel(str1,'Interpreter','latex','fontsize',14)% inverted pendulum stabilized% program on 2006,10,26function xdot = P_Pendulum(t,x)global RULE;global UCenter;global step;global k;global Kc;global QQ;global Width;global RuleMatch; %前件匹配方式0 取小；1乘积global Defuzzy; %反模糊化方法0: COG ; 1:COA; 2:MAXglobal g0;global g1;global h;M = 1;m =0.5;g = 9.8;l = 0.5;a = 1/(m+M);%计算隶属度mu_e= emembershipdegree(-x(1)*g0);mu_de = demembershipdegree(-x(2)*g1);%pausemu_e_id = find(mu_e>0);mu_de_id = find(mu_de>0);eLen= length(mu_e_id);deLen = length(mu_de_id);mu_pre= zeros(1,4);fuzzy_out = zeros(1,4);weight = zeros(1,4);in =1;%规则匹配for (i=1:eLen)for(j=1:deLen)switch RuleMatchcase 0%前件采用取小推理mu_pre(in)= min(mu_e(mu_e_id(i)),mu_de(mu_de_id(j)));case 1%前件采用乘积推理mu_pre(in)= mu_e(mu_e_id(i))*mu_de(mu_de_id(j));end%计算规则匹配度fuzzy_out(in) = RULE(mu_e_id(i),mu_de_id(j));in=in+1;endendnRule = eLen *deLen;u = 0;summu =0;%反模糊化for(i=1:nRule)switch Defuzzycase 0%按照重心法计算(COG)weight(i)= Width(fuzzy_out(i))*(mu_pre(i)-mu_pre(i)*mu_pre(i)/2);case 1% 按照中心平均法weight(i)=mu_pre(i);case 2% 取大法(大中求中)[max_v,max_id] = max(mu_pre);weight(max_id)=1;endu = weight(i)*UCenter(fuzzy_out(i))+u;summu =summu + weight(i);end%u=0;u=h*u/summu;if (u>20)u=20;endif (u<-20)u=-20;endt% if(t>2.5 && t<2.6 )% u=u+20;% end% if (u>20)% u=20;% end%% if (u<-20)% u=-20;% end% xdot(1)=x(2);% xdot(2)=(g*sin(x(1))-a*m*l*x(2)*x(2)*sin(2*x(1))/2-a*cos(x(1))*x(3))/(4*l/3-a*m*l*cos(x(1))*cos(x(1))); % xdot(3)=-100*x(3)+100*u;% x(3) = u;xdot(1)=x(2);xdot(2)=(g*sin(x(1))-a*m*l*x(2)*x(2)*sin(2*x(1))/2-a*cos(x(1))*x(3))/(4*l/3-a*m*l*cos(x(1))*cos(x(1))); xdot(3)=-100*x(3)+100*u;xdot = xdot';y=zeros(1,5);if (x<= -pi/2)y(1) =1 ;elseif (x<=-pi/4)y(1) = abs(x+pi/4)/(pi/4);y(2) = 1-abs(x+pi/4)/(pi/4); elseif (x<= 0)y(2) = 1-abs(x+pi/4)/(pi/4);y(3) = 1- abs(x)/(pi/4);elseif (x<=pi/4)y(3) = 1- abs(x)/(pi/4);y(4) = 1-abs(x-pi/4)/(pi/4); elseif (x<=pi/2)y(4) = 1-abs(x-pi/4)/(pi/4);y(5) = abs(x-pi/4)/(pi/4);elseif (x>pi/2)y(5) =1;endfunction y = demembershipdegree(x) y=zeros(1,5);if (x<= -pi/4)y(1) =1 ;elseif (x<=-pi/8)y(1) = abs(x+pi/8)/(pi/8);y(2) = 1-abs(x+pi/8)/(pi/8); elseif (x<= 0)y(2) = 1-abs(x+pi/8)/(pi/8);y(3) = 1- abs(x)/(pi/8);elseif (x<=pi/8)y(3) = 1- abs(x)/(pi/8);y(4) = 1-abs(x-pi/8)/(pi/8); elseif (x<=pi/4)y(4) = 1-abs(x-pi/8)/(pi/8);y(5) = abs(x-pi/8)/(pi/8);elseif (x>pi/4)y(5) =1;endy=zeros(1,5); if (x<= -30) y(1) =0 ; elseif (x<=-20)y(1) = 1-abs(x+20)/(10); elseif (x<=-10)y(1) = 1-abs(x+20)/(10); y(2) = 1-abs(x+10)/(10); elseif (x<= 0)y(2) = 1-abs(x+10)/(10); y(3) = 1- abs(x)/(10); elseif (x<=10)y(3) = 1- abs(x)/(10); y(4) = 1-abs(x-10)/(10); elseif (x<=20)y(4) = 1-abs(x-10)/(10); y (5) = 1-abs(x-20)/(10); elseif (x>30) elseif (x<=30)y(5) = 1-abs(x-20)/(10); elseif (x>30) y(5) =0; end不同的推理方式，反模糊化方法初始值：x0=[0.1 0]’t(sec)u (N )t(sec)u (N )t(sec)u (N )t(sec)u (N )t(sec)u (N )t(sec)u (N )不同的初始条件前件隶属度函数计算方法：乘积模糊蕴含关系计算方法：取小 反模糊化方法：COGt(sec)u (N )t(sec)u (N )t(sec)u (N )t(sec)u (N )结论：当初始角达到一定程度时，控制力趋向饱和，系统不稳定。
一阶倒立摆双闭环模糊控制
摘要本文讨论基于鲁棒性设计的一阶倒立摆双闭环控制问题。
以摆角为内环.以小车位置为外环利用鲁棒孔子系统理论进行模糊控制器设计及参数整定，使控制系统对于确定系统参数的变化具有较强的鲁棒性。
倒立摆系统的高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合等特性使得许多现代控制理论的研究人员一直将它视为研究对象。
论文首先介绍了模糊系统的理论基础，和模糊控制器的分析和设计，充分的理解了倒立摆智能控制系统研究与设计所需要的理论知识。
然后通过对倒立摆系统的分析建模，采用模糊推理系统，设计相应的模糊控制器，对倒立摆进行控制，最后将控制过程在MATLAB上加以仿真。
在MATLAB仿真中，应用模糊逻辑工具箱来设计模糊逻辑控制器，然后通过Simulink来建立模糊系统，最后得到仿真结果。
关键词：倒立摆，模糊控制，双闭环模糊控制器，MATLAB仿真。
ABSTRACTThis article discusses the question of inverted pendulum double loop control that based on robust design. Take the pivot angle as the inner ring , the car position as the outer ring, Carries on the fuzzy controller design and the parameter installation by use robust control system theory, enable the control system to have strong robustness that determine changes in system parameters. As the inverted pendulum system is unstable,multivariable, nonlinear and strongly coupling and so on, many modern control theory researchers regard it as the object of study. The thesis introduced the Fuzzy systems theory ,the analysis and design of fuzzy controller , understand the theory knowledge that needed in study of intelligent control system of inverted pendulum . Then use fuzzy inference system and design corresponding fuzzy controller to control Inverted pendulum by making model of analysis of the inverted pndulum system.Finally,simulate the control processing in MATLAB.The simulation in MATLAB,design Fuzzy logic controller by applicating fuzzy logic toolbox,then set up fuzzy systems by use Simulink and at last obtained simulation results.Key word:Inverted pendulum, fuzzy control, double closed loop fuzzy controller, MATLAB simulation.目录第一章绪论 (4)1.1倒立摆系统稳定性研究 (4)1.1.1 倒立摆系统稳定性研究的意义 (4)1.1.2 倒立摆研究的发展状况 (5)1．2 模糊控制的研究现状 (6)1．2．1模糊控制理论的产生 (6)1．2．2模糊控制的数学基础 (7)1．2．3模糊控制的研究现状 (8)1．2．4模糊控制理论的发展前景 (9)1．3 论文主要工作 (10)第二章：单支点倒立摆系统数学模型的建立及系统分析 (11)2.1建模机理 (11)2.2系统建模 (11)2.3 模型简化 (13)第三章：模糊控制的基本原理 (16)3.1 模糊集合与隶属函数 (16)3.2 模糊逻辑操作 (16)3.3 模糊规则与模糊推理 (17)3.4 模糊推理系统 (17)第四章：一阶倒立摆系统的双闭环模糊控制器的设计与仿真 (19)4.1 一阶倒立摆系统的双闭环模糊控制方案 (19)4.1.1 问题的提出 (19)4.1.2 模糊控制器的设计 (20)4.2 仿真实验 (23)4.2.1 MATLAB模糊逻辑工具箱 (23)4.2.2 一阶倒立摆系统数字仿真模型的建立 (26)4.3仿真实验结果 (28)第五章结论 (33)致谢 (34)参考文献： (35)附录： (36)中文翻译： (41)第一章绪论1.1倒立摆系统稳定性研究倒立摆控制系统是应用于自动控制理论实验室的经典实验装置。
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
系统建模与仿真
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
内环控制器设计
角度内环对象为一非线性的自不稳定系统,故拟采用 “反馈校正”。
D(s)
r (s)
G2 (s)
K
Ks
D2 ( s )
(s)
采用PD结构的 反馈控制器可 使系统结构简 单，使原自不 稳定的系统稳 定。
系统建模与仿真
系统建模与仿真
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
2) 不同摆杆长度
所设计的双闭环PID控制器在系统参数的一定变化范围内能有效的工 作，保持摆杆直立并使小车有效定位，控制系统具有一定的鲁棒性。
系统建模与仿真
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
5 结论
1. 本节从理论上证明了所设计的“一阶直线倒立摆”双闭环PID 控制方案是可行的；
Simulink子系统
模型的封装
将复杂系统变的简洁，可读性强
系统建模与仿真
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
模型验证
封装模型
精 确 模 型
线 性 化 模 型
系统建模与仿真
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
仿真实验：
在0.1N的冲击力作用下，摆杆倒下，小车位置逐渐增加；这一结果符合前 述的实验设计，故可以认为该“一阶倒立摆系统”的数学模型是有效的。
内环： 2 W
K K sG 2 ( S ) 1 K K sG 2 ( S ) D 2 ( S ) 64 s 64 K D 2s 64 K P 2 40
2
系统建模与仿真
4.2 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制系统设计
基于双闭环设计的一阶倒立摆PID控制方法1
基于双闭环设计的一阶倒立摆PID控制方法1摘要倒立摆控制是控制理论中的经典问题，双闭环控制方法在倒立摆控制中得到广泛应用，本文提出了一种基于双闭环设计的一阶倒立摆PID控制方法。
首先建立倒立摆的数学模型，选择控制器型号为PID控制器，并采用标准的Ziegler-Nichols方法进行控制器参数调节。
接着，设计了两级闭环控制系统：外环控制倒立摆的角度，内环控制电机输出的电压，以保证倒立摆稳定控制。
仿真结果表明，该控制器在扰动干扰下也能够实现稳定控制，具有较高的精度和稳定性。
关键词：双闭环，一阶倒立摆，PID控制，Ziegler-Nichols方法AbstractInverted pendulum control is a classic problem in control theory. The double closed-loop control method has been widely used in inverted pendulum control. This paper proposes a first-order inverted pendulum PID control method based on double closed-loop design. First, the mathematical model of the inverted pendulum is established, and the controller type is selected as PID controller. The standard Ziegler-Nichols method is used to adjust the controller parameters. Then, atwo-level closed-loop control system is designed: the outer loop controls the angle of the inverted pendulum, and the inner loop controls the voltage output of the motor to ensure stable control of the inverted pendulum. Simulation results show that the controller can achieve stable control even under disturbance interference, and has high accuracy and stability.Keywords: double closed-loop, first-order inverted pendulum, PID control, Ziegler-Nichols method一、引言倒立摆是一种在工业自动化控制、机器人自主导航、交通运输车辆控制等领域应用广泛的研究对象，其控制问题一直是研究的热点，也是控制理论中的经典问题。