基于simulink的双摆运动系统建模与仿真

简介: 在MATLAB 2022a的Simulink环境中,构建并仿真了一个双摆运动模型,展示运动效果和轨迹。双摆系统由两个质量不等、长度和转动惯量各异的摆锤构成,受重力影响作非线性周期运动。拉格朗日方程用于描述其动力学,广义坐标θ1和θ2定义系统状态。系统动能T涉及摆锤质量和角度,体现了系统的非线性特性。该模型应用于物理、工程和生物学中的非线性动力学研究。

1.课题概述
基于simulink的双摆运动系统建模与仿真.使用simulink建立一个双摆的运动模型,然后通过matlab调用该模型,并显示运动效果和运动轨迹。

2.系统仿真结果

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

3.核心程序与模型
版本:MATLAB2022a

```% 设置模拟的双摆数量和步长等参数
Td = 0.025; % 步长大小
T = 0:Td:10; % 时间向量
Tlens = 200; % 轨迹长度

% 设置双摆的初始条件
dangle1=-2;% 第一个摆的初始角速度
dangle2=-1;% 第二个摆的初始角速度
angle1 = pi/2;% 第一个摆的初始角度
angle2 = pi/2;% 第二个摆的初始角度
% 设置每个摆之间的初始相位偏移
Phase = 0.1;

% 设置模拟参数:质量、摆长和重力加速度
m1 = 6;% 第一个摆的质量
m2 = 5;% 第二个摆的质量
L1 = 2;% 第一个摆的长度
L2 = 3;% 第二个摆的长度
g = 9.8;% 重力加速度

% 模拟每个双摆的运动

% 调用func_double_pendulm函数模拟双摆运动
[x1(1,:),y1(1,:),x2(1,:),y2(1,:)] = func_double_pendulm(T);
% 更新初始角度,为下一个双摆添加相位偏移
angle1 = angle1 +Phase;
angle2 = angle2 +Phase;rawnow;
end
23

```

4.系统原理简介
双摆运动系统是一种经典的物理模型,它描述了两个相互连接的摆锤在重力作用下的运动。双摆系统是一个复杂的非线性系统,具有丰富的动态行为和混沌特性。双摆系统由两个摆锤组成,每个摆锤都通过一根无质量的杆连接到固定点或另一个摆锤上。在重力作用下,两个摆锤会在平面内进行周期性的摆动。每个摆锤都具有质量、长度和转动惯量等物理属性。

     为了描述双摆系统的运动,我们可以使用拉格朗日方程。拉格朗日方程是一种基于系统能量(动能和势能)来描述系统运动的方法。

    首先,我们定义双摆系统的广义坐标。设第一个摆锤与垂直方向的夹角为θ1,第二个摆锤与第一个摆锤的夹角为θ2。这两个广义坐标描述了双摆系统的配置空间。

    接下来,我们计算系统的动能和势能。设第一个摆锤的质量为m1,长度为l1;第二个摆锤的质量为m2,长度为l2。系统的动能T可以表示为:

871a8b7307aff0a6a300429210f8604c_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

    这两个方程描述了双摆系统的动态行为。由于方程中存在非线性项(如sin(θ2)和θ˙1θ˙2),因此双摆系统表现出复杂的非线性特性。

   双摆系统作为一种典型的非线性模型,在物理学、工程学、生物学等领域都有广泛的应用。例如,在物理学中,双摆系统可以用于研究非线性振动、混沌和同步等现象;在工程学中,双摆系统可以作为机械系统或控制系统的模型;在生物学中,双摆系统可以模拟某些生物运动(如摆动步态)的动力学特性。
相关文章
|
4月前
|
前端开发 测试技术 API
一文掌握软件分支管理
本文详细介绍了软件分支管理的实践经验,结合具体项目案例,从版本号、分支命名、标签管理到合并策略等方面展开。通过清晰的规则和流程图示,帮助团队避免版本混乱,提升研发效率。强调主干与开发分支的核心作用,同时提醒合理控制分支数量,确保协作顺畅。适用于不同类型的项目,助力团队建立适合自身的版本管理体系。
669 70
一文掌握软件分支管理
|
12月前
|
消息中间件 物联网 Java
开发者如何使用云消息队列 MQTT 版
【10月更文挑战第14天】开发者如何使用云消息队列 MQTT 版
843 123
|
11月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在现代应用中的革新
探索深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在现代应用中的革新
|
9月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
TorchOptimizer:基于贝叶斯优化的PyTorch Lightning超参数调优框架
TorchOptimizer 是一个基于贝叶斯优化方法的超参数优化框架,专为 PyTorch Lightning 模型设计。它通过高斯过程建模目标函数,实现智能化的超参数组合选择,并利用并行计算加速优化过程。该框架支持自定义约束条件、日志记录和检查点机制,显著提升模型性能,适用于各种规模的深度学习项目。相比传统方法,TorchOptimizer 能更高效地确定最优超参数配置。
507 7
|
12月前
【AD速成】半小时入门AltiumDesigner之绘制PCB(五)
【AD速成】半小时入门AltiumDesigner之绘制PCB(五)
1807 0
|
知识图谱 ice
一篇文章讲明白LaTeX表格tabular背景色添加技巧【转】
一篇文章讲明白LaTeX表格tabular背景色添加技巧【转】
1195 0
|
JSON Java API
Java一分钟之-JPA实体关系:一对一, 一对多, 多对多
【6月更文挑战第14天】Java Persistence API (JPA) 的 ORM 规范简化了数据库操作,重点是实体关系映射。本文讨论了三种主要关系:一对一、一对多和多对多。对于每种关系,都指出了常见问题(如循环引用、懒加载异常)和避免策略(使用注解解决循环引用,明确级联操作边界等)。同时,提供了示例代码以展示如何在实践中设置这些关系。理解并妥善处理这些问题能提升开发效率和数据准确性。
688 1
|
机器学习/深度学习
【DR_CAN-MPC学习笔记】3&4.详细的MPC建模例子和matlab代码
【DR_CAN-MPC学习笔记】3&4.详细的MPC建模例子和matlab代码
|
机器学习/深度学习 传感器 安全
【倒立摆】基于PID实现双回路倒立摆控制附Matlab代码
【倒立摆】基于PID实现双回路倒立摆控制附Matlab代码
二级倒立摆系统的稳定控制与仿真(Matlab/Simulink)
二级倒立摆系统的稳定控制与仿真(Matlab/Simulink)
二级倒立摆系统的稳定控制与仿真(Matlab/Simulink)