基于MATLAB的倒立摆系统控制,matlab倒立摆小车仿真及控制

　　一内容介绍讨论了一阶倒立摆控制系统的数学模型及其建立方法，并通过矩阵实验室的仿真模型整定出一阶倒立摆双闭环PID控制系统的最优控制参数，最后对该系统的鲁棒性进行了仿真分析。

　　2部分代码%%参考文献

　　% Mehran Mazandarani，L. Xiu区间二型分数模糊推理

　　%在使用FFIS.m阅读之前请仔细观看视频文件并阅读

　　%帮助文件Help_FFIS201210_updated.pdf

　　%%用金融期货职业投资人控制倒立摆系统的例子

　　%本程序是函数FFIS.m (FFIS_201210)的第一个版本

　　%这个函数的算法没有以最佳方式编写。

　　%因此，很自然，它可能会比你预期的要花更多的时间

　　%获取输出。

　　%根据此示例中的设置，需要几分钟才能获得

　　%的输出。

　　%%初始化模糊系统结构（初始化部分)

　　色度控制中心

　　清楚的

　　%全部关闭

　　fis=read fis( fis )；

　　%%分数指数

　　% Fids={值_1,形式_1,值_2,形式_2,值_m，形式_m}

　　%请阅读help_FFIS.pdf了解有关单元阵列航显系统的更多信息。

　　% fis .产出。成员职能

　　在这个例子中，下列指数被认为是任意的。

　　Fids={0.5， a ，0.5， a ，1， a ，0.5， b ，0.5， b }；

　　%购买玛姆达尼的国际滑雪联合会

　　% Fids={1， a ，1， b ，1， a ，1， b ，1， b }；

　　%%模型（主要部分)

　　t=3；

　　n=3000

　　tspan=linspace(0，t，n ^ 1)；

　　h=tspan(2)-tspan(1)；

　　% %这是基于控制结构的控制信号的增益。

　　Kgain=220

　　% % % %摆锤参数

　　g=9.8

　　m=2；

　　m=8；

　　l=2；

　　% x1是摆锤的角度，用作误差

　　% x2是x1的导数，即误差的导数

　　% % % % % % % % % % % % % % % % % %

　　% x1=

　　% x2=_ dot

　　x1=零(1，n ^ 1)；

　　x2=零(1，n ^ 1)；

　　u=零(1，n)；

　　x1(1)=0.3；%初始条件

　　x2(1)=0.1；%初始条件

　　a=1/(MM)；

　　%模型零件

　　对于cnt=1:n

　　输入=[x1(CNT)；x2(CNT)]；

　　% % %控制信号

　　u(cnt)=FFIS(fis，Inputs，Fids)；

　　u(CNT)=Kgain * u(CNT)；

　　% %该模型被认为是一个离散的形式，通过使用

　　% %导数定义的向前近似值。

　　x1(CNT 1)=x1(CNT)h * x2(CNT)；

　　k1=g*sin(x1(cnt))-a*m*l*x2(cnt)^2*sin(2*x1(cnt))/2-a*cos(x1(cnt))*u(cnt)；

　　k2=4*l/3-a*m*l*cos(x1(cnt))^2；

　　x2(CNT 1)=x2(CNT)h * k1/k2；

　　目标

　　图(1)

　　plot(tspan(1:numel(x1))，x1，"线宽",2)

　　网格打开

　　继续

　　图（二)

　　plot(tspan(1:numel(u))，u/Kgain，线宽,2)

　　网格打开

　　继续

　　3运行结果

　　四参考文献[1]胡全义，黄士涛，李洪洲，等。自适应神经模糊推理系统在倒立摆控制中的应用[J]的缩写.机电工程， 2007, 24(1):4.

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