TAIYUAN UNIVERSITY OF SCIENCE & TECHNOLOGY
题目：
院（系）：
专业：
学生姓名：
学号：
模糊控制在倒立摆中的仿真应用
1、倒立摆系统
简介
倒立摆有许多类型,例如图1-1的a和b所示的分别是轮轨式一级倒立摆系统和二级倒立摆系统的模型。倒立摆是一个典型的快速、多变量、非线性、本质不稳定系统,它对倒置系统的研究在理论上和方法论上具有深远的意义。对倒立摆的研究可归结为对非线性多变量本质不稳定系统的研究,其控制方法和思路在处理一般工业过程中也有广泛的用途。近些年来国内外不少专家学者对一级、二级、三级、甚至四级等倒立摆进行了大量的研究,人们试图寻找不同的控制方法实现对倒立摆的控制,以便检查或说明该方法的严重非线性和本质不稳定系统的控制能力。2002年8月11日,我国的李洪兴教授在国际上首次成功实现了四级倒立摆实物控制,也标志着我国学者采用自己提出的控制理论完成的一项具有原创性的世界领先水平的重大科研成果。
图1-1 倒立摆模型
(a)一级倒立摆模型（b）二级倒立摆模型
倒立摆系统可以简单地描述为小车自由地在限定的轨道上左右移动。小车上的倒立摆一端用铰链安装在小车顶部,另一端可以在小车轨道所在的垂直平面内自由转动,通过电机和皮带传动使小车运动,让倒立摆保持平衡并保持小车不和轨道两端相撞。在此基础上在摆杆的另一端铰链其它摆杆,可以组成二级、三级倒立摆系统。该系统是一个多用途的综合性试验装置,它和火箭的飞行及步行机器人的关节运动有许多相似之处,其原理可以用于控制火箭稳定发射、机器人控制等诸多领域。
倒立摆系统控制原理
单级倒立摆系统的硬件包括下面几个部分：计算机、运动控制卡、伺服系统、倒立摆和测量元件，由它们组成的一个闭环系统，如图1-2所示，就是单级倒立摆系统的硬件结构图。
图1-2 单级倒立摆硬件结构图
通过角度传感器可以测量摆杆的角度，通过位移传感器可以得到小车的位置，然后反馈给运动控制卡，运动控制卡与计算机双向通信。计算机获得实时数据，确定控制策略，发送到运动控制卡，运动控制卡执行计算机确定的控制策略，产生相应的控制量，由伺服电机转动来带动小车在水平轨道往复的运动，使摆杆保持倒立。
倒立摆系统状态方程
θ
f
图1-3 单级倒立摆模型图
θ为杆与垂线的夹角，f为作用力，杆的质量m=，杆和小车的总重量m=,半杆长l=，重力加速度g=s2，采样周期T=.倒立摆的数学模型为：
π
θθπθθθθ
180
cos )3/4(]sin )180/([cos sin 2
2?-+-=?
≈
l m ml l m f mg p p (式 我们可以实时量测角度θ，并计算出角速度，控制的任务是产生合适的作用力f ，以使倒立摆保持直立状态。采用C-FC 的控制系统如图1-4
图1-4 倒立摆模糊控制系统 2、 模糊控制 简介
众所周知,人类的思维是极其粗略的,语言表达是模糊的,它的逻辑是定性的,因此“模糊概念”更适合于人们地观察、思维、理解与决策,这也更适合于客观现象和事物的模糊性(fuzzienss)。于是由此便产生了模糊数学和模糊控制的概念。
模糊数学和模糊控制的概念由美国加利福尼亚大学著名教授查得在他的《Fuzzy Sets 》、《Fuzzy Algorithm))和《A Retionnale for Fuzzy Control 》心著名论著中首先提出。1972年2月,日本以东京工业大学为中心,发起成立“模糊系统研究会”,1973年公开使用了“模糊工程”这一名词。从那以后,模糊控制理论在全世界范围内迅速蔓延。尽管模糊集理论的提出至今只有30年,但是其发展迅速。历年来在模糊理论与算法、模糊推理、工业控制应用、模糊硬件与系统集成,以及稳定性理论研究等方面,发表了很多对模糊控制理论和模糊系统的研究和发展有重大促进意义的论文。
80年代以来,自动控制系统被控对象的复杂化,它不仅表现在控制系统具有多输入一多输出的强耦合性、参数时变性和严重的非线性特性,更突出的是从系统对象所能获得的知识信息量相对地减少,以及与此相反地对控制性能的要求却日益高度化。然而“当一个系统复杂性增大时,人们能使它精确化地能力将降低,当达到一定的阐值时,复杂性和精确性将相互排斥”(即“不相容原理”)。也就是说,在多变量、非线性、时变的大系统中,系统的复杂性与人类要求的精确性之间形成了尖锐矛盾。因此,要想精确地描述复杂对象与系统的任何物理现象和运动状态,实际上己经是不可能的。关键的是如何使准确和简明之间取得平衡,而使问题的描述具有实际意义。这种描述的模糊性对问题的求解并非有害,却能高效率地对复杂事物作出正确无误的判断和处理。因此模糊控制理论的研究和应用在现代控制领域中有着重要的地位和意义。经典控制理论首先被使用线性小规模系统的自动化领域,然而随着计算机技术的发展,现代控制理论在大规模线性多变量系统也得到应用。但是对于非线性复杂系统,这些控制策略却难以适用,它不仅算法极其复杂,而且无望获得满意的结果。今年来,采用专家知识的人工智能和智能信息处理技术,虽然引起了人们的重视,但它不能作为模拟控制,且其知识库庞大,设计也十分困难。模糊控制不仅适用于小规模
线性单变量系统,而且逐渐向大规模、非线性复杂系统扩展,从己经实现的控制系统来看,它具有易于熟悉、输入量连续、可靠性高、能发挥熟练专家操作的良好自动化效果等优点。至今,世界上研究“模糊”的学者己经越来越多,研究的范围从单纯的模糊数学到模糊理论应用、模糊系统及其硬件集成。与知识工程和控制方面有关的研究有模糊建模理论、模糊序列、模糊识别、模糊知识库、模糊语言规则、模糊近似推理等。近年来,已经将神经网络和模糊技术互相结合,取长补短,形成一种模糊神经网络技术,由此可以组成一种更接近人脑的智能信息处理系统其发展前景十分广阔。我国模糊控制理论及其应用方面的研究工作是从1979年开始的,至今己有20多年的时间,大多数是在著名的高等院校和研究所中进行理论研究,如对模糊控制系统的结构、模糊推理算法、自学习或自组织模糊控制器,以及模糊控制稳定性等问题的研究,而其成果应用主要集中于工业炉窑方面,如退火炉、电弧冶炼炉、水泥窑以及造纸机的控制等。
模糊控制理论的基本概念
模糊控制是基于模糊数学的理论知识，模仿人类大脑的思维方式，识别和判断模糊现象的。通过模糊推理得到精确的控制量，实现对被控对象的控制。关于模糊控制的基本概念：
1) 论域
论域是指所研究的事物的范围或全部的研究对象。论域中的事物称为个体，具有某种特定属性的全部事物可以称为集合，一部分个体组成的集合称为子集。
2) 隶属函数
由某种特定的属性形成的集合A，它的论域为U，在康托创立的经典集合理论中，把属于集合A的元素 u的特征函数值定义为1，把不属于集合A的元素u的特征函数值定义为0.
3) 模糊推理
模糊推理是以模糊逻辑为基础的，它是一种不确定性推理方法。当推理判断具有模糊性时，称之为模糊推理。在这个过程中，推理判断的依据称为模糊控制律。
假设集合A是论域U上的模糊子集，集合B和集合C是论域Y上的模糊子集，则模糊推理可以用下面的条件语句表示：
If x = A Then y = B else y = c
该条件语句可以表示为从论域U到论域Y的一个模糊关系R，可表示为：
此时，隶属函数为：
模糊控制原理
如图2-1所示表示模糊控制的基本原理，模糊控制器是模糊控制的核心部分。通过传感器采样，计算机可以获得被控量的精确值，然后把精确值与给定值作出比较，得到误差信号，误差信号通常可以作为模糊控制器的输入量。首先把精确的误差信号值模糊化，得到误差信号的模糊子集，然后通过模糊控制规律进行模糊推理，得到一个模糊的控制量，接着把模糊的控制量进行解模糊处理，得到精确的数字控制量，经D/A 转换输入到执行机构，实现对被控对象的控制。
图2-1 模糊控制原理框图
如图2-2所示是模糊控制器的组成部分，它包括输入量模糊化接口、知识库、模糊推理机和解模糊化接口四个部分
图2-2模糊控制器结构图
1) 模糊化接口
系统的输入量通常是一个精确值，必须由模糊化接口处理之后，才能适用于模糊控制器的求解。因此模糊化接口实际上是模糊控制器的输入接口，它的作用是把精确的输入量转化为一个模糊量。对于模糊变量 e，通常可以将它的模糊子集划分为
a) e={负，零，正}={N，Z，P}
b) e={负大，负小，零，正小，正大}={NB，NS，Z，PS，PB}
c) e={负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}={NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}
2) 知识库
知识库是由数据库和规则库构成。输入变量和输出变量的模糊子集的隶属度值都存放在数据库中；规则库用来存储所有的模糊控制规则，为模糊推理机推理时提供控制律。，
3) 模糊推理机
模糊控制量是由模糊推理机得到的，它是根据输入模糊量，由模糊控制规则推理得到的。目前模糊推理方法很多，常用的有 Mamdani 推理法、Larsen 推理法、Zadel推理法等
4) 解模糊接口
模糊推理得到的结果通常是一个模糊量，不能直接作为控制量作用到被控系统上。因此，需要把它转换为一个可以被执行机构识别的精确值，该过程就叫做解模糊。通常采用的解模糊方法也有很多种，例如重心法、最大隶属度法、加权平均法、中位数法等.
3、倒立摆在仿真中的应用
连续的模糊控制
S函数
function [sys,x0,str,ts] = whatisit(~,x,u,flag )
switch flag
case 0
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;
case 1
sys=mdlDerivatives(x,u);
case 3
sys=mdlOutputs(x);
case {2,4,9}
sys=[];
otherwise
error(['Unhandled flag=',num2str(flag)]);
end
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes()
sizes=simsizes;
=2;
=0;
=1;
=1;
=0;
=1;
sys=simsizes(sizes);
x0=[10;10];
str=[];
ts=[0 0];
function sys=mdlDerivatives(x,u)
sys(1,1)=x(2);
sys(2,1)=*sin((x(1)*pi)/180)-cos(x(1)*pi/180)*(u+*(x(2)*pi/180)^2*sin(x(1)*pi/180)))/((4/3)* sys=mdlOutputs(x)
sys=x(1);
simulink模块图
图仿真模块图
将设置好的模糊规则放进模块fuzzy logic controller,编写好的s函数放进模块s-function中。
模糊控制规则
图模糊控制
图输入x的隶属函数和论域
图输入y的隶属函数和论域
图输出z的隶属函数和论域
图模糊控制规则
图输出波形
输出波形显示了在小车前端施加的作用力的变化情况
离散的模糊方法
S函数
function [sys,x0,str,ts]=lisan1(t,x,u,flag) switch flag,
case 0
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes();
case 1
sys=mdlDerivatives(t,x,u);
case 3
sys=mdlOutputs(x);
case {2,4,9}
sys=[];
otherwise
error(['Unhandled flag=',num2str(flag)]); end;
function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes() sizes=simsizes;
=2;
=0;
=1;
=1;
=0;
=1;
sys=simsizes(sizes);
x0=[5;20];
ts=[0 0];
function sys=mdlDerivatives(t,x,u)
dx(1)=x(2);
dx(2)=(**sin(x(1)*pi/180)-cos(x(1)*pi/180)*(u+**(x(2)*pi/180)^2*sin (x(1)*pi/180) ) )/((4/3)** (x(1)*pi/180))^2))*180/pi;
sys=[dx(1);dx(2)];
function sys=mdlOutputs(x)
sys=x(1);
simulink模块
图仿真模块
模糊控制器设置
图模糊控制器参数设置
波形
图波形显示
4、结论
针对倒立摆系统，基于MATLAB/simulink仿真系统，分别对连续和离散的状态进行了模拟仿真。根据波形可以看到，作用力的变化情况大体相同。离散与连续最主要的区别是模糊控制器的参数设置不同，离散的模糊控制器设置参数需要将所有的规则用数字表示出来，而连续的只需要通过FIS editor设置论域和隶属函数，再根据经验设置模糊规则即可。
系统仿真课程设计报告 题目：一阶倒立摆系统的双闭环模糊控制方案专业、班级： 学生姓名： 学号： 指导教师： 分数: 2012 年 6 月9 日
目录 摘要： (2) 一、引言 (2) 二、设计目的 (3) 三、设计要求 (3) 四、设计原理 (3) 五、设计步骤 (3) 1、单级倒立摆系统的构成........................ 错误！未定义书签。 2、单级倒立摆的数学模型 (4) 3、模糊控制器的设计 (6) 3.1单阶倒立摆模糊控制的基本思路 (6) 3.2隶属函数的定义 (6) 3.3模糊控制器规则 (7) 3.4解模糊 (8) 4、仿真实验 (8) 4.1MATLAB模糊逻辑工具箱 (8) 4.2系统数字仿真模型的建立 (11) 5、基于MATLAB的数字仿真结果 (12) 六、结论 (13) 七、感想和建议 (13) 八、致谢 (14) 九、参考文献 (15)
摘要：通过对单阶倒立摆的双闭环的控制数学模型的分析，采用模糊控制理论对倒立摆的控制系统进行计算机仿真。其中，内环控制倒立摆的角度，外环控制倒立摆的位置。在Matlab环境下的仿真步骤包括：定义隶属函数及模糊控制规则集，解模糊。结果表明，摆杆角度和小车位置的控制过程均具有良好的动态性能和稳定性能。 关键词：倒立摆；模糊逻辑控制；计算机仿真；MATLAB Abstract：based on the ChanJie inverted pendulum double closed loop control mathematical model analysis, the fuzzy control theory of the inverted pendulum control system by computer simulation. Among them, the inner loop control the point of view of the inverted pendulum, outside loop control the position of the inverted pendulum. In the Matlab environment simulation steps include: definition membership function and fuzzy control rule sets, solution is fuzzy. The results show that, swinging rod Angle and the car position control process are good dynamic performance and stable performance. Keywords: inverted pendulum; Fuzzy logic control; The computer simulation; Matlab 一、引言 在人类自然科学的发展历史上，人们总是以追求事物的精确描述为目的来进行研究，并取得了大量的成果。随着科学技术的进步，在社会生产和生活中存在的大量的不确定性开始引起人们的注意。有关模糊不确定性的研究直到1965年，美国的L.A.Zadeh教授首次提出模糊集合的概念之后得到广泛开展。 “模糊”是与“精确”相对而言的概念，模糊性普遍存在于人类的思维和语言交流中，是一种不确定性的表现。随机性则是客观存在的另一类不确定性，两者虽然都是不确定性，单存在本质上的区别。模糊性主要是人对概念外延的主观理解上的不确定性，而随机性则主要反映客观上的自然的不确定性，即对事件或行为的发生与否的不确定性。 一阶直线倒立摆系统是一个典型的“快速、多变量、非线性、自不稳定系统”，将模糊控制方法应用于一阶倒立摆系统的控制问题，能够发挥模糊控制在非线性系统控制、复杂对象系统控制方面的优势，简化设计，提高控制系统的鲁棒性。
基于MATLAB（矩阵实验室)的倒立摆控制系统仿真 摘要 自动控制原理（包括经典部分和现代部分）是电气信息工程学院学生的一门必修专业基础课，课程中的一些概念相对比较抽象，如系统的稳定性、可控性、收敛速度和抗干扰能力等。倒立摆系统是一个典型的非线性、强耦合、多变量和不稳定系统，作为控制系统的被控对象，它是一个理想的教学实验设备，许多抽象的控制概念都可以通过倒立摆直观地表现出来。本文以一级倒立摆为被控对象，用经典控制理论设计控制器（PID控制器）的设计方法和用现代控制理论设计控制器（极点配置）的设计方法，通过MATLAB仿真软件的方法来实现。 关键词：一级倒立摆PID控制器极点配置
Inverted pendulum controlling system simulation based on the MATLAB ABSTRACT Automatic control theory (including classical parts and modern parts) is a compulsory specialized fundamental course of the students majored in electrical engineering. Some of the curriculum concept is relatively abstract, such as the stability, controllability, convergence rate and the anti-interference ability of system. Inverted pendulum system is a typical nonlinear, strong coupling, multivariable and unstable system. It is an ideal teaching experimental equipment as a controlled object, by which many abstract control concepts can be came out directly. This paper chose first-order inverted pendulum as the controlled object. First, the PID controller was designed with classical control theory. Then pole-assignment method was discussed with modern control theory. At last, the effectness of the two methods was verified by MATLAB simulation software. KEY WORDS: First-order inverted pendulum PID controller pole-assignment
1. 模糊控制的相关理论和概念 1.1 模糊控制的发展 模糊控制理论是在美国加州伯克利大学的L.A.Zadeh 教授于1965 年建立的模糊集合论的数学基础上发展起来的。之后的几年间Zadeh 又提出了模糊算法、模糊决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN 规则等理论，为模糊理论的发展奠定了基础。 1975年，Mamdani 和Assilian 创立了模糊控制器的基本框架，并用于控制蒸汽机。 1978年，Holmblad 和Ostergaard 为整个工业过程开发出了第一个模糊控制器——模糊水泥窑控制器。 20世纪80年代，模糊控制开始在工业中得到比较广泛的应用，日本仙台地铁模糊控制系统的成功应用引起了模糊领域的一场巨变。到20世纪90年代初，市场上已经出现了大量的模糊消费产品。 近30 年来, 因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点, 模糊控制已广泛地应用到图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等学科和领域, 并且渗透到社会科学和自然科学许多分支中去, 在理论和实际运用上都取得了引人注目的成果。 1.2模糊控制的一些相关概念 用隶属度法来定义论域U 中的集合A ，引入了集合A 的0-1隶属度函数，用()A x μ表示，它满足： 1 ()0A x μ?=?? x A x A ∈? 用0-1之间的数来表示x 属于集合A 的程度，集合A 等价与它的隶属度函数()A x μ 模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是由所谓的 IF-THEN 规则所组成的知识库。一个模糊的IF-THEN 规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN 形式的陈述。例如: 如果一辆汽车的速度快，则施加给油门的力较小。 这里的“快”和“较小”分别用隶属度函数加以描述。模糊系统就是通过组合IF-THEN 规则构成的。 构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN 规则，然后将这些规则组合到单一系统中。不同的模糊系统可采用不用的组合原则。 用隶属度函数表征一个模糊描述后，实质上就将模糊描述的模糊消除了。 模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计。模糊控制器的设计主要有三个部分: (1) 输入量的模糊化 所谓模糊化(Fuzzification) 就是先将某个输入测量量的测量值作标准化处理,把该输入测量量的变化范围映射到相应论域中,再将论域中的各输入数据以相应
1.1模糊控制理的发展历史、研究现状及展望 1.1.1模糊控制理论的发展历史 模糊逻辑控制(Fuzzy Logic Control)简称模糊控制(Fuzzy Control),是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。在人类自然科学的发展历史上，人们总是以追求事物的精确性描述为U的来进行研究，并取得了大量的成果。随着科学技术的进步，在社会生产和生活中存在的大量的不确定性开始引起人们的注意。1965年，美国的L.A.Zadeh教授创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。 模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，乂有着大量实际应用背景。模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力；然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而乂硕果累累的分支。其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面，例如在家用电器设备中有模糊洗衣机、空调、微波炉、吸尘器、照相机和摄录机等；在工业控制领域中有水净化处理、发酵过程、化学反应釜、水泥窑炉等的模糊控制；在专用系统和其它方面有地铁靠站停车、汽车驾驶、电梯、自动扶梯、蒸汽引擎以及机器人的模糊控制等。U前，模糊控制技术日趋成熟和完善。各种模糊产品充满了日本、西欧和美国市场，如模糊洗衣机、模糊吸尘器和模糊摄像机等等，模糊技术儿乎变得无所不能，各国都争先开发模糊新技术和新产品。多年来一直未解决的稳定性分析问题正在逐步解决。模糊芯片也已研制成功且功能不断加强，成本不断下降。直接采用模糊芯片开发产品己成为趋势。模糊开发软件包也充满市场。模糊控制技术除了在硬件、软件上继续发展外，将在自适应模糊控制、混合模糊控制以及神经模糊控制上取得较大发展。随着其它学科新理论、新技术的建立和发展，模糊理论的应用更加广泛。模糊理论结合其它新技术和人工神经网络和遗传基因形成交叉学科神经网络模糊技术(Neuron Fuzzy Technique)和遗传基因模糊技术(Genetic Fuzzy Technique),用于解决单一技术不能解决的问题。模糊理论在其它学科技术的推动下，正朝着更加广泛的方向发展。 1.1.2模糊控制的研究现状 1.1. 2. 1 Fuzzy-PID 复合控制
第一章绪论 1.1倒立摆系统的简介 1.1.1倒立摆系统的研究背景及意义 倒立摆系统的最初分析研究开始于二十世纪五十年代，是一个比较复杂的不稳定、多变量、带有非线性和强耦合特性的高阶机械系统，它的稳定控制是控制理论应用的一个典型范例[1]。倒立摆系统存在严重的不确定性，一方面是系统的参数的不确定性，一方面是系统的受到不确定因素的干扰。通过对它的研究不仅可以解决控制中的理论问题，还将控制理论涉及的相关主要学科：机械、力学、数学、电学和计算机等综合应用。在多种控制理论与方法的研究和应用中，特别是在工程中，存在一种可行性的实验问题，将其理论和方法得到有效的验证，倒立摆系统可以此提供一个从控制理论通过实践的桥梁。近些年来，国内外不少专家、学者一直将它视为典型的研究对象，提出了很多控制方案，对倒立摆系统的稳定性和镇定问题进行了大量研究，都在试图寻找不同的控制方法实现对倒立摆的控制，以便检查或说明该方法的严重非线性和绝对不稳定系统的控制能力，其控制方法在军工、航天、机械人领域和一般工业过程中都有着广泛的用途，如精密仪器的加工、机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制、导弹拦截控制、航空对接控制、卫星飞行中的姿态控制等方面均涉及到倒置问题。因此，从控制这个角度上讲，对倒立摆的研究在理论和方法论上均有着深远意义。倒立摆系统是一个典型的自不稳定系统，其中摆作为一个典型的振动和运动问题，可以抽象为许多问题来研究。随着非线性科学的发展，以前的采用线性化方法来描述非线性的性质，固然无可非议，但这种方法是很有局限性，非线性的一些本质特征往往不是用线性的方法所能体
现的。非线性是造成混乱、无序或混沌的核心因素，造成混乱、无序或混沌并不意味着需要复杂的原因，简单的非线性就会产生非常的混乱、无序或混沌。在倒立摆系统中含有极其丰富和复杂的动力学行为，如分叉、分形和混沌动力学，这方面的问题也值得去探讨和研究。 无论哪种类型的倒立摆系统都具有如下特性[2]： (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)不确定性主要是指建立系统数学模型时的参数误差、量测噪声以及机械传动过程中的减速齿轮间隙等非线性因素所导致的难以量化的部分。 (3)欠冗余性一般的，倒立摆控制系统采用单电机驱动，因而它与冗余机构，比如说冗余机器人有较大的不同。之所以采用欠冗余的设计是要在不失系统可靠性的前提下节约经济成本或者节约有效的空间。研究者常常是希望通过对倒立摆控制系统的研究获得性能较为突出的新型控制器设计方法，并验证其有效性及控制性能。 (4)耦合特性倒立摆摆杆和小车之间，以及多级倒立摆系统的上下摆杆之间都是强耦合的。这既是可以采用单电机驱动倒立摆控制系统的原因，也是使得控制系统的设计、控制器参数调节变得复杂的原因。 (5)开环不稳定性倒立摆系统有两个平衡状态：垂直向下和垂直向上。垂直向下的状态是系统稳定的平衡点(考虑摩擦力的影响)，而垂直向上的状态是系统不稳定的平衡点，开环时微小的扰动都会使系统离开垂直向上的状态而进入到垂直向下的状态中。 (6)约束限制由于实际机构的限制，如运动模块行程限制，电机力矩限制等。为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，行程限制对于倒立
智能控制理论及应用课程设计报告 题目：基于matlab的倒立摆模糊控制 院系：西北民族大学电气工程学院
基于MATLAB的倒立摆模糊控制 摘要：倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。本文主要针对较为简单的单级倒立摆控制系统而进行的设计分析。通过建立微分方程模型，求出相关参数，设计出对应的模糊控制器，并运用MATLAB软件进行系统模型的软件仿真，从而达到预定控制效果。目前，一级倒立摆的研究成果应用于火箭发射推进器和控制卫星的飞行状态等航空航天领域。关键词：单级倒立摆；微分方程；模糊控制；MATLAB仿真 1背景分析 倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。对倒立摆系统的
研究能有效的反映控制中的许多典型问题：如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。同时，其控制方法在军工、航天、机器人和一般工业过程领域中都有着广泛的用途，如机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制和卫星飞行中的姿态控制等。 正是由于倒立摆系统的特殊性，许多不同领域的专家学者在检验新提出理论的正确性和实际可行性时，都将倒立摆系统作为实验测试平台。再将经过测试后的控制理论和控制方法应用到更为广泛的领域中去。现代控制理论已经在工业生产过程、军事科学、航空航天等许多方面都取得了成功的应用。例如极小值原理可以用来解决某些最优控制问题；利用卡尔曼滤波器可以对具有有色噪声的系统进行状态估计；预测控制理论可以对大滞后过程进行有效的控制。但是它们都有一个基本的要求：需要建立被控对象的精确数学模型。 随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。然而由于一系列的原因，诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的精确模型。虽然常规自适应控制技术可以解决一些问题，但范围是有限的。对于像二级倒立摆这样的非线性、多参数、强耦合的被控对象，使用
实验一 模糊控制器的MATLAB 仿真 一、实验目的 本实验要求利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZYTOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则；比较其与常规控制器的控制效果；研究改变模糊控制器参数时，系统响应的变化情况；掌握用 MATLAB 实现模糊控制系统仿真的方法。 实验时数：3学时。 二、实验设备：计算机系统、Matlab 仿真软件 三、实验原理 模糊控制器它包含有模糊化接口、规则库、模糊推理、清晰化接口等部分，输人变量是过程实测变量与系统设定值之差值。输出变量是系统的实时控制修正变量。模糊控制的核心部分是包含语言规则的规则库和模糊推理。模糊推理就是一种模糊变换，它将输入变量模糊集变换为输出变量的模糊集，实现论域的转换。工程上为了便于微机实现，通常采用“或”运算处理这种较为简单的推理方法。Mamdani 推理方法是一种广泛采用的方法。它包含三个过程：隶属度聚集、规则激活和输出总合。模糊控制器的体系结构如图1所示。 图1 模糊控制器的体系结构 四、实验步骤 （1）对循环流化床锅炉床温，对象模型为 ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 （2）确定模糊语言变量及其论域：模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。该模糊控制器是以|e|和|ec|为输入语言变量，Kp 、Ki 、Kd 为输出语言变量，其各语言变量的论域如下：
误差绝对值：e={0，3，6，10}； 误差变化率绝对值：ec={0，2，4，6}； 输出Kp：Up={0，0.5，1.0，1.5}； 输出Ki：Ui={0，0.002，0.004，0.006}； 输出Kd：Ud={0，3，6，9}。 （3）语言变量值域的选取：输入语言变量|e|和|ec|的值域取值“大”(B)、“中”(M)、“小”(s)和“零”(Z) 4种；输出语言变量Kp、Ki、Kd的值域取值为“很大”(VB)、“大”(B)、“中”(M)、“小”(s) 4种。 （4）规则的制定：根据PID参数整定原则及运行经验，可列出输出变量Kp、Ki、Kd 的控制规则表。 （5）推理方法的确定 隐含采用“mamdani”方法：max-min； 推理方法，即“min”方法； 去模糊方法：面积中心法； 选择隶属函数的形式：三角型。
一级直线倒立摆系统模糊控制器设计 实验指导书
目录 1 实验要求 (3) 1.1 实验准备 (3) 1.2 评分规则 (3) 1.3 实验报告内容 (3) 1.4 安全注意事项 (3) 2 倒立摆实验平台介绍 (4) 2.1 硬件组成 (4) 2.2 软件结构 (4) 3 倒立摆数学建模（预习内容） (6) 4 模糊控制实验 (8) 4.1 模糊控制器设计（预习内容） (8) 4.2 模糊控制器仿真 (12) 4.3 模糊控制器实时控制实验 (12) 5 附录：控制理论中常用的MATLAB 函数 (13) 6 参考文献............ .. (14)
1 实验要求 1.1 实验准备 实验准备是顺利完成实验内容的必要条件。实验准备的主要内容包括如下的几个方面：（1）复习实验所涉及的MATLAB 软件和模糊控制理论知识； （2）熟悉实验的内容和步骤； （3）根据实验要求，作必要的理论分析与推导。 1.2 评分规则 实验满分为100 分，其中实验考勤及实验态度占15% ，实验预习占25% ，实验报告占60% （其中技术内容占50% ，报告书写占10% ）。 （1）实验考勤与实验态度 实验考勤和实验态度主要针对课内的学时进行考核。 （2）实验预习报告 实验预习内容分为两大部分，即倒立摆数学建模和模糊控制的预习内容。 （3）实验报告的技术内容 实验报告的技术内容主要包括实验数据的记录与分析和实验思考题的解答。 （4）实验报告书写 实验报告书写水平主要考虑文字表达水平（要求层次分明、表述清晰、简洁明了）和规范程度（如图是否有坐标、单位和标题、公式书写及编号是否规范等）。实验报告的书写不仅体现了作者的文字功底，而且反映了作者的治学态度。 提示1：报告正文原则上不超过10 页。 提示2：一旦发现抄袭行为，抄袭者和被抄袭者均按作弊处理。 1.3 实验报告内容 实验报告包含以下的内容。可根据实验的具体情况和要求进行适当调整。 （1）理论分析的主要步骤； （2）仿真和硬件实物调试结果及分析（包括Matlab 程序或仿真模型，实物调试框图）； （3）回答思考题； （4）总结实验心得及对实验的意见或建议。 1.4 安全注意事项 （1）实验之前一定要做好预习。 （2）为了避免设备失控时造成人身伤害，操作时人员应该与设备保持安全距离，不要站在摆的两端。 （3）实验前，确保倒立摆放置平稳；要检查摆杆的可能摆动范围，确保不会发生碰撞。 （4）如果发生异常，马上关闭电控箱电源。 （5）系统运行时禁止将手或身体的其他部位伸入小车运行轨道之间。 2 倒立摆实验平台介绍 倒立摆是一个典型的不稳定系统，同时又具有多变量、非线性、强耦合的特性，是自动控制理论中的典型被控对象。它深刻揭示了自然界一种基本规律，即一个自然不稳定的被控对象，运用控制手段可使之具有一定的稳定性和良好的性能。许多抽象的控制概念如控制系
第1 页共11 页 倒立摆系统的建模及Matlab仿真 1.系统的物理模型 考虑如图(1)所示的倒立摆系统。图中，倒立摆安装在一个小车上。这里仅考虑倒立摆在图面内运动的二维问题。 图(1)倒立摆系统 假定倒立摆系统的参数如下。 摆杆的质量：m=0.1g l=1m小车的质量：摆杆的长度：2重力加速度：g=9.8m/M=1kg s摆杆的质量在摆杆的中心。 设计一个控制系统，使得当给定任意初始条件(由干扰引起)时，最大超调量?≤10%，调节时间ts ≤4s ，通过小车的水平运动使倒立摆保持在垂直位置。 2.系统的数学模型 2.1建立倒置摆的运动方程并将其线性化。 为简化问题，在数学模型中首先假设：1)摆杆为刚体；2）忽略摆杆与支点之间的摩擦；3）忽略小车与接触面间的摩擦。 ?）,在u设小车瞬时位置为z,摆心瞬时位置为（作用下，小车及摆均产生加速远 动，sin?lz根据牛顿第二定律，在水平直线远动方向的惯性力应与u平衡，于是有 22dzd?)?sinu?M?m(zl22dtdt???2????z(M?mml?)cos?mlusin? 即：??①
绕摆轴转动的惯性力矩与重力矩平衡，因而有． 第2 页共11 页 2??d??? sin??lcosm(z?lsinmgl)??2dt?????22???????即： nis?l?ocgcosincoszs?ls??② 以上两个方程都是非线性方程，为求得解析解，需作线性化处理。由于控制的目的是保持倒立摆直?2?????且可忽略则，立，在试驾合适的外力条件下，假定θ很小，接近于零时合理的，1sincos??,项。于是有 ???M?zm?u?ml??)(③ ????g?z?l??④联立求解可得1mg?u?z????MM 1)?m(M????u??MlMl 列写系统的状态空间表达式。2.2??T xx,x,x,，选取系统变量则 xx,x,xx?,42134123xx??211mgux???x?32MM x?x?431)(M?mu?x?x? 34MlMl 即00100????z??1mg??????000?z?????d MM??Bu?Ax?xux????????00001???dt????1gm?(M)????000??????? MlMl??????Cx?0?y?xx1001代入数据计算得到：0100????000?1??????T0D,?0??1BA?,?001,C100??1000??00011?? 11 页3 页共第 3.设计控制器3.1判断系统的能控性和稳定性 1100????0011????23BBAABAB?Q?故被控对象完全可控， rank()=4,Q kk??11?0?10??011?10???22???11?。出现大于零的特征值，故被，，0 解得特征值为 0由特征方程0??11I?A?)(控对象不稳定3.2确定希望的极点， 另一对为远极点，认为系统性能主要由主导，选其中一对为主导极点和希望的极点n=4ss21极点决定，远极点只有微小影响。根据二阶系统的关系式，先确定主导极点???42??1????10.?e??t1.67?有，闭环可得；取误差带，于是取，则6.?059?0.02.?0? pns??n2????1?js??=-10.8j,远极点选择使它和原点的距离大于主导极点与原点 距离主导极点为?n,21s??15倍，取的54,33.3采用状态反馈方法使系统稳定并配置极点 ??kkkk?k；状态反馈系统的状态方程，馈状态反的控制规律为为kxu??3102?，其
2011级自动化1班 杨辉云 P111813841 一级倒立摆的模糊控制 一．倒立摆的模型搭建 1. 单级倒立摆系统的数学模型 对于单级倒立摆，如果忽略了空气阻力和各种摩擦阻力之后，可将直线一级倒立摆系统抽象成沿着光滑导轨运动的小车和通过轴承链接的均质摆杆组成，如图所示，其中小车的质量M=1.40kg ，摆杆质量m=0.08kg ，摆杆质心到转动轴心距离L=0,.2m ，摆杆与垂直向下方向的夹角为，小车华东摩擦系数 f c =0.1。 摆杆 θ 传送带 导轨 直线单级倒立摆 2. 倒立摆控制系统数学模型的建立方法利用PID 控制和拉格朗日方程两种建模。 一级倒立摆系统的拉格朗日方程应为 L （q ，。 .q ）=V （q ，。 q ）—G （q ，。 q ） （1） 式中：L 是拉格朗日算子，V 是系统功能；G 系统势能。 dt d x ??L — x ??L + x ??D = fi （2）
式中：D 是系统耗散能， f c 为系统的第i 个广义坐标上的外力。 一级倒立摆系统的总动能为： V=θθcos x ml ml 3 2)(212 22。。。+++x m M （3） 一级倒立摆系统的势能为： G=θcos mgl θ （4） 一级倒立摆系统的耗散能为： D= 2 2 1 。x f c （5） 一级倒立摆系统的拉格朗日方程为： 0=??+??-??θ θθD L L dt d (6) F X D X L X L dt d =??+??-?? (7) 将（1）到（5）式带入（6）式得到如下： 0sin sin sin cos m 3 422=-+。。。。。。 ——θθθθθθθθmgl x ml x ml x l ml （8） （M+m ）F x ml ml x f c =+ +θθθθsin cos 2。 。 — （9） 一级倒立摆系统有四个变量：。 。，，， θθx x 根据（7）式中的方程写出系统的状态方程，并在平衡点进行线性化处理，得 到系统的状态空间模型如下： =。X ? ?????0 000 0189.000748 .01-- 579.20 386.00 ??????0100+x ? ???? ? ??? ???-8173.007467 .00
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
简易模糊控制器的设计及仿真 摘要：模糊控制（Fuzzy Control ）是以模糊集理论、模糊语言和模糊逻辑推理为基础的一种控制方法，它从行为上模仿人的模糊推理和决策过程。本文利用MATLAB/SIMULINK 与FUZZY TOOLBOX 对给定的二阶动态系统，确定模糊控制器的结构，输入和输出语言变量、语言值及隶属函数，模糊控制规则，比较其与常规控制器的控制效果，用MATLAB 实现模糊控制的仿真。 关键词：模糊控制 参数整定 MATLAB 仿真 二阶动态系统模型： ()()1140130120 ++s s 采用simulink 图库，实现常规PID 和模糊自整定PID 。 一．确定模糊控制器结构 模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器。在MATLAB 的命令窗口中键入fuzzy 即可打开FIS 编辑器，其界面如下图所示。此时编辑器里面还没有FIS 系统，其文件名为Untitled ，且被默认为Mandani 型系统。默认的有一个输入，一个输出，还有中间的规则处理器。在FIS 编辑器界面上需要做一下几步工作。 首先，模糊自整定PID 为2输入3输出的模糊控制器，因此需要增加一个输入两个输出，进行的操作为：选择Edit 菜单下的Add Variable/Input 菜单项。
如下图。 其次，给输入输出变量命名。单击各个输入和输出框，在Current Variable 选项区域的Name文本框中修改变量名。如下图 最后，保存系统。单击File菜单，选择Export下的To Disk项。这里将创建的系统命名为PID_auot.fi。 二．定义输入、输出模糊集及隶属函数
一级直线倒立摆系统 令狐采学 模糊控制器设计 实验指导书 目录 1 实验要求....................................................................................................................... .. (3) 1.1 实验准备....................................................................................................................... .. (3) 1.2 评分规则....................................................................................................................... .. (3) 1.3 实验报告内容....................................................................................................................... (3) 1.4安全注意事项....................................................................................................................... (3)
倒立摆系统的建模及Matlab 仿真 1.系统的物理模型 考虑如图(1)面内运动的二维问题。 图(1)倒立摆系统 假定倒立摆系统的参数如下。 摆杆的质量：m=0.1g 摆杆的长度：l =1m 小车的质量： M=1kg 重力加速度：g=9.8m/2s 摆杆的质量在摆杆的中心。 设计一个控制系统，使得当给定任意初始条件(由干扰引起)时，最大超调量δ ≤10%，调节时 间ts ≤4s ，通过小车的水平运动使倒立摆保持在垂直位置。 2.系统的数学模型 2.1建立倒置摆的运动方程并将其线性化。 为简化问题，在数学模型中首先假设：1)摆杆为刚体；2）忽略摆杆与支点之间的摩擦；3）忽略小车与接触面间的摩擦。 设小车瞬时位置为z,摆心瞬时位置为（θsin l z +）,在u 作用下，小车及摆均产生加速远动，根据牛顿第二定律，在水平直线远动方向的惯性力应与u 平衡，于是有 u l z dt d m dt z d M =++)sin (22 22θ 即： u ml ml z m M =-++θθθθsin cos )(2&&&&& ① 绕摆轴转动的惯性力矩与重力矩平衡，因而有
θθθsin cos )sin (22mgl l l z dt d m =??? ????+ 即： θθθθθθθsin cos sin cos cos 22g l l z =-+&&&&& ② 以上两个方程都是非线性方程，为求得解析解，需作线性化处理。由于控制的目的是保持倒立摆直 立，在试驾合适的外力条件下，假定θ很小，接近于零时合理的，则1cos ,sin ≈≈θθθ，且可忽略θ θ2&项。于是有 u ml z m M =++θ&&&& )( ③ θθg l z =+&&&& ④ 联立求解可得 u Ml Ml m M u M M mg z 1)(1 -+=+- =θθθ&&&& 2.2列写系统的状态空间表达式。 选取系统变量4321,,,x x x x ， []T x x x x x 4321,,,=则 u Ml x Ml m M x x x u M x M mg x x x 1 )(134433221-+= =+-==&&&& 即 []Cx x x y Bu Ax u Ml M x Ml g m M M mg z z dt d x ===+=?????? ? ???????-+?????????? ??? ? +- =???? ????????=000110100)(0 010 0000000 1 1θθ&&& 代入数据计算得到： [][]0,0001,1010,01100 1000010000 1 0==-=? ? ??? ? ??? ???-=D C B A T
洗衣机模糊控制仿真 1.模糊控制背景 美国教授查徳（L.A.Zandeh）在1965年首先提出模糊集合的概念，由此打开了模糊数学及其应用的大门。 1974年英国教授马丹尼（E.H.Mamdani）首先将模糊集合理论应用于加热器的控制，创造了模糊控制的基本框架。 1980年，Sugeno开创了日本的首次模糊应用——控制一家富士电子水净化厂。1983年他又开始研究模糊机器人。 随着模糊控制技术的不断发展，模糊控制逐渐被应用到日用家电产品的控制，例如电饭锅﹑照相机﹑吸尘器﹑洗衣机等。 2.仿真目的 本次仿真的主要目的是设计一个比较合理的洗衣机模糊控制器，它能够根据被洗涤衣物的污泥多少和油脂多少，综合得到洗涤时间，从而达到最佳的洗涤效果。 3.仿真方法 本次仿真借助matlab中集成的模糊控制工具箱，使用图形界面进行模糊控制器的设计。最后随意给定几组输入，得到输出并作出简单分析。4.模糊控制器的设计 4.1模糊控制器理论设计方法 ①选择合适的模糊控制器类型； ②确定输入输出变量的实际论域； ③确定e,e?,u ?的模糊集个数及各模糊集的隶属度函数； ④输出隶属度函数选为单点，可使解模糊简单； ⑤设计模糊控制规则集； ⑥选择模糊推理方法； ⑦解模糊方法。
4.2实际设计过程 ①模糊控制器类型：选用两输入单输出模糊控制器，控制器输入为衣物的污泥和油脂，输出为洗涤时间。 ②确定输入输出变量的实际论域：输入为Mud(污泥)和Grease （油脂），设置Range=[0 100]（输入变化范围为[0,100]）；输出为Time(洗涤时间)，Range=[0 60]（输出变化范围为[0,60]）。 对应matlab 中模糊控制模块： ③确定模糊集个数及各模糊集的隶属度函数：将污泥分为3个模糊集：SD （污泥少）MD （污泥中）LD(污泥多)；將油脂分为三个模糊集：NG （油脂少）MG （油脂中）LG （油脂多）；将洗涤时间非为5个模糊集：VS （很短）S （短）M （中等）L （长）VL （很长）。 输入﹑输出隶属度函数都定为三角形隶属函数。结合④输出隶属度函数选为单点，可使解模糊简单；定义污泥隶属函数如下 50)50()(x x SD -=μ 0≤x ≤50 50 x 0≤x ≤50 =Mad μ =)(x MD μ 50 ) 100(x - 50＜x ≤100 50)50()(-=x x LD μ 50＜x ≤100 对应matlab 中隶属度函数仿真图如下：
选取一个模糊控制的实例讲解，有文章，有仿真，有详细的推导过程。 一．实验题目：基于模糊控制系统的单级倒立摆 二．实验目的与要求： 倒立摆是联结在小车上的杆，通过小车的运动能保持竖立不倒的一种装置，它是一个典型的非线性、快速、多变量和自然不稳定系统，但是我们可以通过对它施加一定的控制使其稳定。对它的研究在理论上和方法上都有其重要意义。倒立摆的研究不仅要追求增加摆的级数，而且更重要的是如何发展现有的控制方法。同时, 它和火箭的姿态控制以及步行机器人的稳定控制有很多相似之处，由此研究产生的理论和方法对一般工业过程也有广泛用途。 本文研究了倒立摆的控制机理，用Lagrange 方法推导了一级倒立摆的数学模型，这为研究多级和其它类型的倒立摆甚至更高层次的控制策略奠定了一个良好的基础。对系统进行了稳定性、可控性分析，得出倒立摆系统是一个开环不稳定但可控的系统的结论。 本文主要研究用极点配置、最优控制和模糊控制方法对倒立摆进行稳定控制。最优控制方法是基于状态反馈，但能实现输出指标最优的一种控制方法，方法和参数调节较简单，有着广泛的应用。模糊控制有不依赖于数学模型、适用于非线性系统等优点，所以本文尝试了用模糊控制对倒立摆进行控制，以将先进的控制方法用于实际中。 同时，对倒立摆系统的研究也将遵循从建模到仿真到实控，软硬件结合的系统的控制流程。在这过程中，借助数学工具Matlab7及仿真软件Simulink，作了大量的仿真研究工作，仿真结果表明系统能跟踪输入，并具有较好的抗干扰性。最后对实验室的倒立摆装置进行了软、硬件的调试，获得了较好的控制效果。 三．实验步骤： 1.一级倒立摆系统模型的建立 在忽略了空气阻力、各种摩擦之后（这也是为了保证Lagrange 方程的建立），可 将一级倒立摆系统抽象为由小车和匀质杆组成的系统，本系统设定如下： 小车质量M；摆杆质量m，长为l；小车在x 轴上移动；摆与竖直方向夹角为θ，规定正方向如图所示；加在小车x 轴上的力为F；
模糊控制系统及其MATLAB实现 1. 模糊控制的相关理论和概念 1.1 模糊控制的发展 模糊控制理论是在美国加州伯克利大学的L.A.Zadeh教授于1965 年建立的模 糊集合论的数学基础上发展起来的。之后的几年间Zadeh又提出了模糊算法、模糊 决策、模糊排序、语言变量和模糊IF-THEN规则等理论，为模糊理论的发展奠定了 基础。 1975年，Mamdani和Assilian创立了模糊控制器的基本框架，并用于控制蒸 汽机。 1978年，Holmblad和Ostergaard为整个工业过程开发出了第一个模糊控制器——模糊水泥窑控制器。 20世纪80年代，模糊控制开始在工业中得到比较广泛的应用，日本仙台地铁 模糊控制系统的成功应用引起了模糊领域的一场巨变。到20世纪90年代初，市场 上已经出现了大量的模糊消费产品。 近30 年来, 因其不依赖于控制对象的数学模型、鲁棒性好、简单实用等优点, 模糊控制已广泛地应用到图像识别、语言处理、自动控制、故障诊断、信息并且渗透到社会科学和检索、地震研究、环境预测、楼宇自动化等学科和领域, 自然科学许多分支中去, 在理论和实际运用上都取得了引人注目的成果。 1.2 模糊控制的一些相关概念 用隶属度法来定义论域U中的集合A，引入了集合A的0-1隶属度函数， 用,()x表示，它满足: A xA,1, ,x(),,AxA,0,
用0-1之间的数来表示x属于集合A的程度，集合A等价与它的隶属度函 数,()x A 模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。它的核心就是由所谓的IF-THEN 规则所组成的知识库。一个模糊的IF-THEN规则就是一个用连续隶属度函数对所描述的某些句子所做的IF-THEN形式的陈述。例如: 如果一辆汽车的速度快，则施加给油门的力较小。 这里的“快”和“较小”分别用隶属度函数加以描述。模糊系统就是通过组合IF-THEN规则构成的。 构造一个模糊系统的出发点就是要得到一组来自于专家或基于该领域知识的模糊IF-THEN规则，然后将这些规则组合到单一系统中。不同的模糊系统可采用不用的组合原则。 用隶属度函数表征一个模糊描述后，实质上就将模糊描述的模糊消除了。 模糊控制系统设计的关键在于模糊控制器的设计。模糊控制器的设计主要有三个部分: (1) 输入量的模糊化 所谓模糊化(Fuzzification) 就是先将某个输入测量量的测量值作标准化处理,把该输入测量量的变化范围映射到相应论域中,再将论域中的各输入数据以相应的模糊语言值的形式表示,并构成模糊集合。这样就把输入的测量量转换为用 隶属度函数表示的某一模糊语言变量。 (2) 模糊逻辑推理 根据事先已定制好的一组模糊条件语句构成模糊规则库,运用模糊数学理论对 模糊控制规则进行推理计算,从而根据模糊控制规则对输入的一系列条件进行综合评估,以得到一个定性的用语言表示的量,即模糊输出量。完成这部分功能的过程就是模糊逻辑推理过程。