二级倒立摆系统的稳定控制与仿真(Matlab/Simulink)

简介: 二级倒立摆系统的稳定控制与仿真(Matlab/Simulink)

b13ca2c808764dcd8cfdd71ee657afa9.png67c0b7972a4c4ab780201c58d3639f7e.png


利用拉格朗日方程推导运动学方程

拉格朗日方程为:


eb25f69c7a6f4cfc8f02f18994e262b9.png


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。


bb029c2d35224484959d1a09ba477723.png


其中f_1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,θ_1,θ_2。


首先计算系统的动能:

T=T_M+T_m1+T_m2+T_m3

其中T_M,T_m1,T_m2,T_m3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:


5eec1f30308f490e8393f59226d6a729.png


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 质量块质心横坐标

又有:


f861511b443444f9b9f88513c91f35b4.png


则有:


9cf0b15f07b94b3e9f26dbe8d3cc57cc.png


系统总动能:

T=T_M+T_m1+T_m2+T_m3

系统总势能:

V=V_m1+V_m2+V_m3=m_1 ypend1+m_2 ypend2+m_3 ymass

则有:

V=m_1 l_1 cosθ_1+m_2 (2l_1 cosθ_1+l_2 cosθ_2)+2m_3 l_1 cosθ_1

求解状态方程:


633cd7ca9f32480284d986099a3f8237.png


可解得:


859808855e724fffb1de64ae5c1ea38d.png


使用matlab进行编程,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 86.69 -21.62 0 0 0;

0 -40.31 39.45 0 0 0];

B=[0;0;0;1;6.64;-0.088];

C=[ 1 0 0 0 0 0;

0 1 0 0 0 0;

0 0 1 0 0 0;

];

D=[0;0;0];

M=ss(A,B,C,D);

t=0:0.001:5;

step(M,t);

得到图线为:


53b8e9fb5a324c0482284cb351a40423.png


由图像可知,系统小车位置、摆杆A角度和摆杆二角度发散,需要增设控制器。


二、直线二级倒立摆使用极点配置方法控制

二级倒立摆系统是一个不稳定的系统。设计控制器的目的是使倒立摆系统动态稳定,即使小车在外力作用下其位移以较小的误差跟随输入的变化。由于系统的动态响应主要是由他的极点位置决定的 ,同时容易证明二级倒立摆系统是一个能控而且能观的系统。因此本文通过极点配置状态反馈控制器来使系统保持稳定。建立simulink模型,如图所示:


e49467cf0bbd46be9d1fe41a7652ca6b.png


首先设配置的极点为-2+i2√3,-2-i2√3,-10,-10,-10,-10的矩阵


bb9f7516f4374a9da9e476cd1a951b54.png


并求出对应的特征方程,再利用A,B计算出能控标准型M,由特征方程和A计算出特征值,然后利用matlab编辑器使用函数计算出K值(公式:K=[0 0 0 0 0 1]*(inv(M))*Phi),[ 62.7840 122.6947 -280.2655 40.8096 -0.1389 -46.7317].

显示波形图:


b73929c1c4e242be8f293f47706458b6.png


然后增设扰动,simulink仿真模型如图:


扰动数据如下图所示:每4 S突加一个值为1的脉冲,持续时间为2 S,


5a1ce18d33fb47dc81ecec7cfb6ae9f8.png


显示波形如下图,在脉冲初次来到之前,系统正常运行,而当脉冲到来时,系统出现微弱波动,然后进行反馈调节,逐渐稳定,持续2 S,然后周期进行。


3dc0b59a676347e28cb41548bd55c57e.png


三、心得体会

本文以二级倒立摆为研究对象 ,讨论了将极点配置 在期望的区域内的状态反馈控制方法。从结果可以看出 ,该方法可以保证系统具有一定的动态和稳态性能 ,不仅满足闭环系统的内部动态特性要求 , 也兼顾了抑制外部扰动对系统的影响。由此可知 , 极点配置控制方法可以实现二级摆的倒立平衡控制。


相关文章
|
14天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
15天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
13天前
|
算法
基于HASM模型的高精度建模matlab仿真
本课题使用HASM进行高精度建模,介绍HASM模型及其简化实现方法。HASM模型基于层次化与自适应统计思想,通过多层结构捕捉不同尺度特征,自适应调整参数,适用于大规模、高维度数据的分析与预测。MATLAB2022A版本运行测试,展示运行结果。
|
16天前
|
存储 算法 决策智能
基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。
|
14天前
|
运维 算法
基于Lipschitz李式指数的随机信号特征识别和故障检测matlab仿真
本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行,核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。Lipschitz指数能够反映信号的局部动态行为,适用于机械振动分析等领域的故障诊断。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
34 3
|
20天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解MATLAB仿真,输出ACO优化的收敛曲线、规划路径结果及每条路径的满载率。在MATLAB2022a版本中运行,展示了优化过程和最终路径规划结果。核心程序通过迭代搜索最优路径,更新信息素矩阵,确保找到满足客户需求且总行程成本最小的车辆调度方案。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于Actor-Critic(A2C)强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统matlab仿真
基于Actor-Critic强化学习的四旋翼无人机飞行控制系统,通过构建策略网络和价值网络学习最优控制策略。MATLAB 2022a仿真结果显示,该方法在复杂环境中表现出色。核心代码包括加载训练好的模型、设置仿真参数、运行仿真并绘制结果图表。仿真操作步骤可参考配套视频。
38 0
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
201 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码

热门文章

最新文章