倒立摆系统的建模及Matlab仿真
(完整)倒立摆MATLAB建模
Matlab程序设计上交作业要求:1)纸质文档:设计分析报告一份(包括系统建模、系统分析、系统设计思路、程序及其执行结果).2)Matlab程序:按班级统一上交后备查。
题目一:考虑如图所示的倒立摆系统.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:2l=1m小车的质量:M=1kg重力加速度:g=10/s2摆杆惯量:I=0.003kgm2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 ,使摆返回至垂直位置,并使小车返回至参考位置(x=0)。
要求:1、建立倒立摆系统的数学模型2、分析系统的性能指标—-能控性、能观性、稳定性3、设计状态反馈阵,使闭环极点能够达到期望的极点,这里所说的期望的极点确定是把系统设计成具有两个主导极点,两个非主导极点,这样就可以用二阶系统的分析方法进行参数的确定4、用MATLAB 进行程序设计,得到设计后系统的脉冲响应、阶跃响应,绘出相应状态变量的时间响应图。
题目二:根据自身的课题情况,任意选择一个被控对象,按照上题所示步骤进行分析和设计,并给出仿真程序及其执行结果。
题目一:考虑如图所示的倒立摆系统.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:2l=1m小车的质量:M=1kg重力加速度:g=10/s2摆杆惯量:I=0。
003kgm2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 ,使摆返回至垂直位置,并使小车返回至参考位置(x=0)。
要求:1、建立倒立摆系统的数学模型2、分析系统的性能指标—-能控性、能观性、稳定性3、设计状态反馈阵,使闭环极点能够达到期望的极点,这里所说的期望的极点确定是把系统设计成具有两个主导极点,两个非主导极点,这样就可以用二阶系统的分析方法进行参数的确定4、用MATLAB 进行程序设计,得到设计后系统的脉冲响应、阶跃响应,绘出相应状态变量的时间响应图.设计分析报告1 系统建模在忽略了空气阻力和各种摩擦之后,可将直线一级倒立摆系统抽象成小车和匀质杆组成的系统。
基于MATLAB的单级旋转倒立摆建模与控制仿真
基于MATLAB的单级旋转倒立摆建模与控制仿真一、分析课题,选择数据源外文数据库多种多样,对于工程应用所研究的课题,通常选取比较常用的数据库为:IEEE Xplore(/Xplore/home.jsp)、Google学术搜索(/)以及SpringerLink(/)。
二、选取检索词单级旋转倒立摆的英文名称为:single rotational inverted pendulum,故以此为检索词进行检索。
三、构造检索式Single (and)rotational inverted pendulum四、实施检索,调整检索策略由于搜索步骤较多,此处只详细给出使用IEEE Xplore数据库的检索过程,另外两个数据库提供大概检索过程及结果截图。
由于搜索结果只有9条,数量较少,故调整检索词,过程如下:Google学术搜索:SpringerLink数据库:五、检索结果1、题目:Analysis of human gait using an Inverted Pendulum Model基于倒立摆模型的人体步态分析Zhe Tang ; Meng Joo Er ; Chien, C.-J. Fuzzy Systems, 2008. FUZZ-IEEE 2008. (IEEE World Congress on Computational Intelligence). IEEE International Conference onAbstract: IPM(Inverted Pendulum Model) has been widely used for modeling of human motion gaits. There is a common condition in most of these models, the reaction force between the floor and the humanoid must go through the CoG (Center of Gravity) of the a humanoid or human being. However, the recent bio-mechanical studies show that there are angular moments around the CoG of a human being during human motion. In other words, the reaction force does not necessarily pass through the CoG. In this paper, the motion of IPM is analyzed by taking into consideration two kinds of rotational moments, namely around the pivot and around the CoG. The human motion has been decomposed into the sagittal plane and front plane in the double support phase and single support phase. The motions of the IPM in these four different phases are derived by solving four differential equations with boundary conditions. Simulation results show that a stable human gait is synthesized by using our proposed IPM.摘要:IPM(倒立摆模型)已被广泛用于人体运动步态建模。
倒立摆系统的建模及MATLAB仿真_曾志新
然后根据牛顿第二运动定律 , 求得系统的运动 方程为 :
M
d2 x d t2
+m
d2 d t2
(x
ห้องสมุดไป่ตู้
+lsi nθ)
=
f
ml cosθddt22(x +l sinθ) = mg l sinθ
[ 参考文献]
图 3 基于知识的曲面磨削系统结构图
3 结语
计算制造作为新兴的研究领域 , 具有广泛的研
[ 1] Lee Y. S. M anufacturing-driv e geome tric analy sis a nd pro toty ping :An inv estiga tion of co mputational manufacturing , P roc. o f 1999 NSF Design and M anufacturing G rantees Conference , 1999 :230. [ 2] 王沉培 , 周艳红 , 周 云飞. 复杂形 状刀具磨 削运动三维 图 形仿真的研究. 中国机械工程 , 1998, 10(2) :123-126. [ 3] (美) 马尔 金. S 著. 磨削技术理论与应 用[ M]. 沈阳 :东 北大学出版社 , 2002.
u =- K x
(6)
这 样 控 制信 号
是由瞬时状态确定 ,
此 方法称 为极 点配
置状态反馈法 。图 2
为具有 u =- K x的 闭环控制系统 。
将式(6)代入式
图 2 状态反馈闭环控制系统
(5)得 :·x(t)=(A - BK)x(t), 该方程的解为 : x(t) =e(A - BK)t x(0)
直线二级倒立摆系统MATLAB模型的建立与仿真
直线二级倒立摆系统模型的建立与仿真1 引言倒立摆是一个高阶次、非线性、快速、多变量、强藕合、不稳定的系统。
在控制理论发展过程中,倒立摆常常被做为典型的被控对象来验证某一理论的正确性,以及在实际应用中的可行性,通过对倒立摆引入一个适当的控制方法使之成为一个稳定系统,来检验控制方法对不稳定性、非线性和快速性系统的处理能力。
该控制方法在军工、航天、机器人等领域和一般工业过程中都有广泛应用。
本文主要讨论二级倒立摆系统模型的建立和仿真。
2二级倒立摆系统数学模型直线二级倒立摆系统是由直线运动模块和两级倒立摆组件组成。
主要包括导轨、小车和各级摆杆、编码器等元件。
由驱动电机给小车施加一个控制力,迫使小车在导轨上左右移动。
而小车的位移和各级摆杆角度由编码器测得。
倒立摆的控制目标是使倒立摆的摆杆能在有限长的导轨上快速的达到竖直向上的稳定状态,以实现系统的动态平衡,并且小车位移和摆杆角度的振荡幅度较小,系统具有一定的抗干扰能力。
系统简化后的直线二级倒立摆系统物理结构图如图2.1所示。
图1.二级倒立摆系统模型系统模型建立所用的各参数如下:应用Lagrange 方程建立的数学模型为012221221211121221222212212222cos (,)cos()cos cos()1121111121111m +m +m (m l +m L )cos m l H (m l +m L )cos J m l m L m l L m l m l L J m l θθθθθθθθθθ⎡⎤⎢⎥=++-⎢⎥⎢⎥-+⎣⎦.1011...1221212122.11222cos (,,,)0(0(112222222f m l +m L sin m l H f f m l L sin f m l L sin f f θθθθθθθθθθθθθ⎡⎤-•⎢⎥⎢⎥=--•+⎢⎥⎢⎥-•+-⎢⎥⎣⎦111()-)-) 312(,)h θθ= [0 11211()sin m l m L g θ+ 212sin m l g θ] T0h =[1 0 0]T()1121212121312022(,)(,,,),x x H H h h u θθθθθθθθθθθθ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦3 倒立摆PID控制器系统PID控制是比例积分微分控制的简称。
二级倒立摆的建模与MATLAB仿真
二级倒立摆的建模与 MATLAB 仿真 刘文斌,等
二级倒立摆的建模与MATLAB仿真
刘文斌,干树川 (四川理工学院电子与信息工程系 四川自贡,643000)
取为最小值。设控制输入函数形式为: U(t)= -Kx(t) (11) 状态反馈矩阵: K = R -1B T P ( 12) 其中,P 可由 Riccati 微分方程: (13) 其中, 性能指标函数: (14)
[J].计算机测量与控制,2006,14(12):1641 - 1642 5 张 春,江 明,陈其工等.平行单级双倒立摆系统的建模与滑
模变结构控制[J].2008.1
23
图1 二级倒立摆模型
(1)
(2)
(3) 经过线性化如下: (4)
(上接第 7 页) 0; 0; 0; 0]; p=eig(A) [num,den]=ss2tf(A,B,C,D,1); printsys(num,den) Q=[1000 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 10 0 0 0; 0 0 0 0 0 0; 0 0 0 0 10 0; 0 0 0 0 0 0]; Tc=ctrb(A,B); rank(Tc) To=obsv(A,C); rank(To) R=1; K=lqr(A,B,Q,R); Ac=[(A-B*K)]; Bc=[B]; Cc=[C]; Dc=[D]; T=0:0.005:20; U=0.2*ones(size(T)); [Y,X]=lsim(Ac,Bc,Cc,Dc,U,T); plot(T,Y(:,1),':',T,Y(:,2),' -',T,Y(:,3),'
直线二级倒立摆建模与matlab仿真LQR
直线二级倒立摆建模与仿真1、直线二级倒立摆建模为进行性线控制器的设计,首先需要对被控制系统进行建模.二级倒立摆系统数学模型的建立基于以下假设:1)每一级摆杆都是刚体;2)在实验过程中同步带长保持不变;3)驱动力与放大器输入成正比,没有延迟直接拖加于小车;4)在实验过程中动摩擦、库仑摩擦等所有摩擦力足够小,可以忽略不计。
图1 二级摆物理模型二级倒立摆的参数定义如下:M 小车质量m1摆杆1的质量m2摆杆2的质量m3质量块的质量l1摆杆1到转动中心的距离l2摆杆2到转动中心的距离θ1摆杆1到转动与竖直方向的夹角θ2摆杆2到转动与竖直方向的夹角F 作用在系统上的外力利用拉格朗日方程推导运动学方程拉格朗日方程为: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 为系统的势能其中错误!未找到引用源。
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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,θ1,θ2,θ3。
首先计算系统的动能:其中错误!未找到引用源。
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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:错误!未找到引用源。
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分别为摆杆1的平动动能和转动动能。
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分别为摆杆2的平动动能和转动动能。
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 质量块质心纵坐标 又有:(,)(,)(,)L q q T q q V q q =-则有:系统总动能:系统总势能:则有:求解状态方程:可解得:使用MATLAB对得到的系统进行阶跃响应分析,执行命令:A=[0 0 0 1 0 0;0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1 01;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;-0.808];C=[1 0 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0;0 0 1 0 0 0];D=[0;0;0];sys=ss(A,B,C,D);t=0:0.001:5;step(sys,t)求取系统的单位阶跃响应曲线:图2 二级摆阶跃响应曲线由图示可知系统小车位置、摆杆1角度和摆杆2角度均发散,需要设计控制器以满足期望要求。
倒立摆系统建模及MATLAB仿真
倒立摆系统的建模及MATLAB仿真通过建立倒立摆系统的数学模型,应用状态反馈控制配置系统极点设计倒立摆系统的控制器,实现其状态反馈,从而使倒立摆系统稳定工作。
之后通过MA TLAB 软件中Simulink工具对倒立摆的运动进行计算机仿真,仿真结果表明,所设计方法可使系统稳定工作并具有良好的动静态性能。
倒立摆系统是1个经典的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,是用来检验某种控制理论或方法的典型方案。
倒立摆控制理论产生的方法和技术在半导体及精密仪器加工、机器人技术、导弹拦截控制系统和航空器对接控制技术等方面具有广阔的开发利用前景。
因此研究倒立摆系统具有重要的实践意义,一直受到国内外学者的广泛关注。
本文就一级倒立摆系统进行分析和研究,建立倒立摆系统的数学模型,采用状态反馈极点配置的方法设计控制器,并应用MA TLAB 软件进行仿真。
1 一级倒立摆系统的建模1. 1 系统的物理模型如图1 所示,在惯性参考系下,设小车的质量为M ,摆杆的质量为m ,摆杆长度为l ,在某一瞬间时刻摆角(即摆杆与竖直线的夹角)为θ,作用在小车上的水平控制力为f 。
这样,整个倒立摆系统就受到重力,水平控制力和摩擦力的3 外力的共同作用。
图1 一级倒立摆物理模型1. 2 系统的数学模型在系统数学模型中,本文首先假设:(1) 摆杆为刚体。
(2)忽略摆杆与支点之间的摩擦。
(3)忽略小车与导轨之间的摩擦。
然后根据牛顿第二运动定律,求得系统的运动方程为:方程(1) , (2) 是非线性方程,由于控制的目的是保持倒立摆直立,在施加合适的外力条件下,假定θ很小,接近于零是合理的。
则sinθ≈θ,co sθ≈1 。
在以上假设条件下,对方程线性化处理后,得倒立摆系统的数学模型:1. 3 系统的状态方程以摆角θ,角速度θ',小车的位移x ,速度x'为状态变量,输出为y 。
即令:则一级倒立摆系统的状态方程为:2 控制器设计及MATLAB 仿真2. 1 极点配置状态反馈的基本原理图2 状态反馈闭环控制系统极点配置的方法就是通过一个适当的状态反馈增益矩阵的状态反馈方法,将闭环系统的极点配置到任意期望的位置。
基于MATLAB的旋转倒立摆建模和控制仿真
倒立摆系统作为一个被控对象具有非线性、强耦合、欠驱动、不稳定等典型特点,因此一直被研究者视为研究控制理论的理想平台,其作为控制实验平台具有简单、便于操作、实验效果直观等诸多优点。
倒立摆具有很多形式,如直线倒立摆、旋转倒立摆、轮式移动倒立摆等等。
其中,旋转倒立摆本体结构仅由旋臂和摆杆组成,具有结构简单、空间布置紧凑的优点,非常适合控制方案的研究,因此得到了研究者们广泛的关注[1-2]。
文献[3]介绍了直线一级倒立摆的建模过程,并基于MATLAB 进行了仿真分析;文献[4]通过建立倒立摆的数学模型,采用MATLAB 研究了倒立摆控制算法及仿真。
在倒立摆建模、仿真和研究中大多数研究者常用理论建模方法,也可以利用SimMechanics 搭建三维可视化模型仿真;文献[5]使用SimMechanics 工具箱建立旋转倒立摆物理模型,通过极点配置、PD 控制和基于线性二次型控制实现了倒立摆的平衡控制;文献[6]通过设计的全状态观反馈控制器来实现单极旋转倒立摆SimMechanics 模型控制,表明了SimMechanics 可用于不稳定的非线性系统;文献[7]通过单级倒立摆SimMechanics 仿真,研究了Bang-Bang 控制和LQR 控制对倒立摆的自起摆和平衡控制;文献[8]基于Sim⁃Mechanics 建立了直线六级倒立摆模型,并基于LRQ 设计状态反馈器进行了仿真控制分析。
本文首先采用Lagrange 方法建立了旋转倒立摆的动力学模型,在获得了旋转倒立摆动力学微分方程后建立了s-func⁃tion 仿真模型;然后,本文采用SimMechanics 建立了旋转的可视化动力学模型。
针对两种动力学模型,采用同一个PID 控制器进行了控制,从控制结果可以看出两种模型的响应曲线完全一致,这两种模型相互印证了各自的正确性。
1旋转倒立摆系统的动力学建模旋转倒立摆是由旋臂和摆杆构成的系统,如图1所示,旋臂绕固定中心旋转(角度记为θ)带动摆杆运动,摆杆可以绕旋臂自由转动,角度记为α。
倒立摆系统的建模及MATLAB仿真
(2)
方程 (1) , (2) 是非线性方程 ,由于控制的目的是 保持倒立摆直立 ,在施加合适的外力条件下 ,假定θ 很小 ,接近于零是合理的 。则 sinθ≈θ,co sθ≈1 。在 以上假设条件下 ,对方程线性化处理后 ,得倒立摆系 统的数学模型 :
( M + m) ¨x + mθl¨= f
(3)
Co nference , 1999 :230. [ 2 ] 王沉培 ,周艳红 ,周云飞. 复杂形状刀具磨削运动三维图 形仿真的研究. 中国机械工程 ,1998 ,10 (2) :1232126. [ 3 ] (美) 马尔金 1 S 著. 磨削技术理论与应用 [ M ]1 沈阳 :东 北大学出版社 ,20021
Key words inverted pendulum , model building , simulatio n under t he MA TL AB enviro nment
中图分类号 : TP273 文献标识码 :A
倒立摆系统是 1 个经典的快速 、多变量 、非线 性 、绝对不稳定系统 ,是用来检验某种控制理论或方 法的典型方案 。倒立摆控制理论产生的方法和技术 在半导体及精密仪器加工 、机器人技术 、导弹拦截控 制系统和航空器对接控制技术等方面具有广阔的开 发利用前景 。因此研究倒立摆系统具有重要的实践 意义 ,一直受到国内外学者的广泛关注 。
的稳态响应和瞬态响应特性由矩阵 A - B K 的特征
决定 。如果矩阵 K 选取适当 , 则可使矩阵 A - B K
构成 1 个渐近稳定矩阵 ,并且对所有的 x (0) ≠0 , 当
t 趋于无穷时 ,都可使 x ( t) 趋于 0 。称矩阵 A - B K
的特征值为调节器极点 。如果这些调节器极点均位
倒立摆系统建模及MATLAB仿真
倒立摆系统的建模及MATLAB仿真通过建立倒立摆系统的数学模型,应用状态反馈控制配置系统极点设计倒立摆系统的控制器,实现其状态反馈,从而使倒立摆系统稳定工作。
之后通过MA TLAB 软件中Simulink工具对倒立摆的运动进行计算机仿真,仿真结果表明,所设计方法可使系统稳定工作并具有良好的动静态性能。
倒立摆系统是1个经典的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统,是用来检验某种控制理论或方法的典型方案。
倒立摆控制理论产生的方法和技术在半导体及精密仪器加工、机器人技术、导弹拦截控制系统和航空器对接控制技术等方面具有广阔的开发利用前景。
因此研究倒立摆系统具有重要的实践意义,一直受到国内外学者的广泛关注。
本文就一级倒立摆系统进行分析和研究,建立倒立摆系统的数学模型,采用状态反馈极点配置的方法设计控制器,并应用MA TLAB 软件进行仿真。
1 一级倒立摆系统的建模1. 1 系统的物理模型如图1 所示,在惯性参考系下,设小车的质量为M ,摆杆的质量为m ,摆杆长度为l ,在某一瞬间时刻摆角(即摆杆与竖直线的夹角)为θ,作用在小车上的水平控制力为f 。
这样,整个倒立摆系统就受到重力,水平控制力和摩擦力的3 外力的共同作用。
图1 一级倒立摆物理模型1. 2 系统的数学模型在系统数学模型中,本文首先假设:(1) 摆杆为刚体。
(2)忽略摆杆与支点之间的摩擦。
(3)忽略小车与导轨之间的摩擦。
然后根据牛顿第二运动定律,求得系统的运动方程为:方程(1) , (2) 是非线性方程,由于控制的目的是保持倒立摆直立,在施加合适的外力条件下,假定θ很小,接近于零是合理的。
则sinθ≈θ,co sθ≈1 。
在以上假设条件下,对方程线性化处理后,得倒立摆系统的数学模型:1. 3 系统的状态方程以摆角θ,角速度θ',小车的位移x ,速度x'为状态变量,输出为y 。
即令:则一级倒立摆系统的状态方程为:2 控制器设计及MATLAB 仿真2. 1 极点配置状态反馈的基本原理图2 状态反馈闭环控制系统极点配置的方法就是通过一个适当的状态反馈增益矩阵的状态反馈方法,将闭环系统的极点配置到任意期望的位置。
倒立摆系统的建模及MATLAB仿真
倒立摆系统的建模及MATLAB仿真
曾志新;邹海明;李伟光;周建辉
【期刊名称】《新技术新工艺》
【年(卷),期】2005(000)010
【摘要】通过建立倒立摆系统的数学模型,应用状态反馈控制配置系统极点设计倒立摆系统的控制器,实现其状态反馈,从而使倒立摆系统稳定工作.之后通过MATLAB软件中Simulink工具对倒立摆的运动进行计算机仿真,仿真结果表明,所设计方法可使系统稳定工作并具有良好的动静态性能.
【总页数】3页(P16-18)
【作者】曾志新;邹海明;李伟光;周建辉
【作者单位】华南理工大学机械工程学院,510640;华南理工大学机械工程学
院,510640;华南理工大学机械工程学院,510640;华南理工大学机械工程学
院,510640
【正文语种】中文
【中图分类】TP273
【相关文献】
1.虚拟现实技术——双闭环一阶倒立摆系统的建模与仿真 [J], 肖建波;郑卫刚;
2.基于全向移动平台的二自由度单级倒立摆系统建模与LQR控制算法研究 [J], 郭帅;戴维;荚启波;奚风丰
3.倒立摆系统的建模与控制研究 [J], 吴振远;郭艳颖
4.柔性倒立摆系统建模与控制效果 [J], 张国斌;张青斌;丰志伟;陈青全;高峰
5.一阶倒立摆系统建模与仿真研究 [J], 于蕾;方蒽;纪雯
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单级倒立摆控制系统设计及MATLAB中的仿真
单级倒立摆控制系统设计及MATLAB中的仿真第一步是建立单级倒立摆的数学模型。
单级倒立摆可以通过旋转关节将一根质量均匀的细杆与一个平台相连。
细杆的一端固定在平台上,另一端可以自由旋转。
细棒的旋转角度用θ表示,质心的位置用x表示。
根据牛顿力学和杆的动力学方程,可以得到如下数学模型:1.摆杆的运动方程:Iθ'' + mgl sin(θ) = u - F (1)其中,I是摆杆的转动惯量,m是摆杆的质量,g是重力加速度,l是摆杆的长度,u是控制输入(摆杆上的转动力矩),F是摩擦力。
2.质心的运动方程:m(x'' - lθ'²cos(θ)) = F (2)接下来是设计控制器来控制单级倒立摆。
一个常用的控制方法是使用线性化控制理论,其中线性化是将系统在一些工作点附近线性近似。
在这种情况下,将摆杆保持在垂直方向,并使质心静止作为工作点。
线性化系统的转移函数为:H(s) = θ(s)/u(s) = (ml²s² + mg)/(s(ml² + I))为了稳定单级倒立摆,可以使用自动控制理论中的反馈控制方法,特别是状态反馈。
状态反馈根据系统的状态变量来计算控制器输入。
为了设计状态反馈控制器,首先需要判断系统的可控性和可观测性。
根据控制系统理论,如果系统是可控和可观测的,则可以设计一个线性状态反馈控制器来稳定系统。
在MATLAB中,可以使用控制系统工具箱来设计单级倒立摆的控制系统。
首先,通过建立系统的传递函数模型(由线性化系统得到)来定义系统。
然后,使用控制系统工具箱中的函数来计算系统的稳定极点,并确定所需的反馈增益以稳定系统。
最后,可以使用MATLAB的仿真工具来模拟单级倒立摆的响应,并进行性能分析。
在进行仿真时,可以将倒立摆的初始状态设置为平衡位置,并应用一个输入来观察系统的响应。
可以通过调整控制器增益和系统参数来改变系统响应的性能,例如收敛时间、超调量和稳态误差。
基于MATLAB(矩阵实验室)的倒立摆控制系统仿真
基于MATLAB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 systemsimulation based on the MATLABABSTRACTAutomatic 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目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1倒立摆的控制方法 (1)1.2 MATLAB/Simulink简介 (2)1.3 主要内容 (3)2一级倒立摆 (3)2.1 实验设备简介 (3)3直线一级倒立摆的数学模型 (4)3.1直线一级倒立摆数学模型的推导 (4)3.1.1 微分方程模型 (6)3.1.2 传递函数模型 (7)3.1.3 状态空间数学模型 (8)3.2系统阶跃响应分析 (10)4 直线一级倒立摆PID控制器设计 (14)4.1 PID控制分析 (14)4.2PID控制参数设定及MATLAB仿真 (17)5直线一级倒立摆状态空间极点配置控制器设计 (20)5.1 状态空间分析 (21)5.2极点配置及MATLAB仿真 (22)6总结 (26)致谢 (27)参考文献 (28)1 绪论倒立摆起源于20世纪50年代,是一个典型的非线性、高阶次、多变量、强耦合、不稳定的动态系统,能有效地反映诸如稳定性、鲁棒性等许多控制中的关键问题,是检验各种控制理论的理想模型。
二级倒立摆的建模与MATLAB仿真毕业论文
二级倒立摆的建模与MATLAB仿真摘要:本文根据牛顿力学原理,使用机理建模法对二级倒立摆系统进行了建模与仿真研究。
利用最优化控制理论,研究了线性二次型最优控制器对倒立摆系统进行了有效控制。
基于MATLAB程序的设计、仿真的运行,结果表明,二级倒立摆的数学建模法是切实可行的,而且十分可靠,同时利用LQR 控制器实现了对系统的控制,可以达到系统所需要的稳定性,鲁棒性。
关键词:二次型最优控制;二级倒立摆;MATLAB1 引言倒立摆系统是一个常用的、简单的、典型的可进行控制理论研究的实验平台,很多难以用常规实验研究的控制理论问题,都可以通过倒立摆系统来进行研究从而使这些抽象的控制理论问题,通过该系统可以直观的鲜明的显示出来。
所以倒立摆系统一直是控制领域的热点,并且在这些年来在不断的发展进步对控制理论的研究起到了重要作用。
倒立摆系统是一个典型的不稳定系统,具有多变量、强耦合、非线性等特点。
同时也是仿人类行走机器人和火箭发射飞行的过程调整和直升机飞行等实际运用控制对象的最简模型。
本文建立在牛顿力学定律的基础上,研究对象设置为二级倒立摆,对其进行数学建模,再使用二次型最优控制器(linear quadratic regulator,LQR)可以得到一个最优状态反馈的矩阵K,然后在通过对Q和R两个加权矩阵的严谨选取从而实现对二级倒立摆系统良好的自动控制。
2 二级倒立摆模型建立一个典型的二级倒立摆系统主要由机械部分和电气装置两部分组成。
机械装置的结构主要由小车、摆杆1、摆杆2及连接轴等组成,电气装置的主要结构是功率放大器、电动机、驱动电路、保护电路等。
其系统的结构如图1所示。
实验假设如下:(1)小车、摆杆1、摆杆2的材料性质都是刚体的。
(2)小车的驱动力和放大器的输出直接的,无滞后的作用于小车上。
(3)忽略实验中过程中出现的不可避免的各种摩擦力如库伦摩擦力等。
图1 二级倒立摆控制系统的结构二级倒立摆的参数设定如表1。
直线二级倒立摆系统MATLAB模型的建立与仿真
直线二级倒立摆系统模型的建立与仿真1 引言倒立摆是一个高阶次、非线性、快速、多变量、强藕合、不稳定的系统。
在控制理论发展过程中,倒立摆常常被做为典型的被控对象来验证某一理论的正确性,以及在实际应用中的可行性,通过对倒立摆引入一个适当的控制方法使之成为一个稳定系统,来检验控制方法对不稳定性、非线性和快速性系统的处理能力。
该控制方法在军工、航天、机器人等领域和一般工业过程中都有广泛应用。
本文主要讨论二级倒立摆系统模型的建立和仿真。
2二级倒立摆系统数学模型直线二级倒立摆系统是由直线运动模块和两级倒立摆组件组成。
主要包括导轨、小车和各级摆杆、编码器等元件。
由驱动电机给小车施加一个控制力,迫使小车在导轨上左右移动。
而小车的位移和各级摆杆角度由编码器测得。
倒立摆的控制目标是使倒立摆的摆杆能在有限长的导轨上快速的达到竖直向上的稳定状态,以实现系统的动态平衡,并且小车位移和摆杆角度的振荡幅度较小,系统具有一定的抗干扰能力。
系统简化后的直线二级倒立摆系统物理结构图如图2.1所示。
图1.二级倒立摆系统模型系统模型建立所用的各参数如下:应用Lagrange 方程建立的数学模型为012221221211121221222212212222cos (,)cos()cos cos()1121111121111m +m +m (m l +m L )cos m l H (m l +m L )cos J m l m L m l L m l m l L J m l θθθθθθθθθθ⎡⎤⎢⎥=++-⎢⎥⎢⎥-+⎣⎦.1011...1221212122.11222cos (,,,)0(0(112222222f m l +m L sin m l H f f m l L sin f m l L sin f f θθθθθθθθθθθθθ⎡⎤-•⎢⎥⎢⎥=--•+⎢⎥⎢⎥-•+-⎢⎥⎣⎦111()-)-) 312(,)h θθ= [0 11211()sin m l m L g θ+ 212sin m l g θ] T0h =[1 0 0]T()1121212121312022(,)(,,,),x x H H h h u θθθθθθθθθθθθ⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥=++⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦3 倒立摆PID控制器系统PID控制是比例积分微分控制的简称。
毕业设计基于模糊控制的倒立摆系统及MATLAB仿真
摘要倒立摆系统是研究控制理论的一种典型的实验装置,广泛应用于控制理论研究,航空航天控制等领域,其控制研究对于自动化控制领域具有重要的价值。
然而,倒立摆装置是一个绝对不稳定系统,具有高阶次、非线性、强耦合等特性,本文应用模糊控制策略对其进行控制研究。
本文应用牛顿力学定律建立了直线一级倒立摆的状态方程数学模型并推导了简化的传递函数数学模型,分析了其稳定性,可控性和可观测性。
研究了控制系统整体结构,建立了模糊控制器,在MATLAB平台上对模糊控制系统进行了仿真研究,并对获得的控制系统输出图进行了性能分析。
关键词:一阶倒立摆,数学模型,模糊控制, MATLAB仿真AbstractInverted pendulum control system is to study the theory of a typical experimental device, widely used in control theory, the field of aerospace control, its control is important for the automation and control value. However, the inverted pendulum device is an absolute unstable system, with high time, nonlinear, strong coupling and other features, this fuzzy control strategy to control research.In this paper, Newton's laws of mechanics to establish a line-level inverted pendulum equation of state mathematical model to derive the simplified transfer function model to analyze its stability, controllability and observability. Of the control system as a whole structure of a fuzzy controller, in the MATLAB platform for fuzzy control system was simulated, and access control system output graph of the performance analysis.Keywords: inverted pendulum, mathematical model, fuzzy control, MATLAB simulation目录摘要 (i)Abstract (ii)第一章倒立摆系统简介 (1)1.1倒立摆系统概述 (1)1.2倒立摆的控制目标及研究意义 (1)1.3倒立摆系统控制方法简介 (2)1.4论文的主要工作 (4)第二章模糊控制概述 (6)2.1控制理论简介 (6)2.1.1经典控制理论 (6)2.1.2现代控制理论 (6)2.1.3模糊控制与经典控制理论的比较 (8)2.2模糊控制的数学基础 (9)2.2.1模糊子集与运算 (9)2.2.2模糊关系与模糊关系合成 (11)2.2.3模糊推理 (12)第三章控制系统分析与模糊控制方法研究 (15)3.1控制系统结构及工作原理 (15)3.1.1控制系统结构 (15)3.1.2模糊控制器的工作原理 (16)3.2精确量的模糊化 (17)3.2.1模糊控制器的语言变量 (17)3.2.2量化因子与比例因子 (17)3.2.3语言变量值的选取 (18)3.2.4语言变量论域上的模糊子集 (18)3.3常见的模糊控制规则 (19)3.4输出信息的模糊判决 (20)3.4.1基于推理合成规则进行模糊推理 (20)3.4.2输出信息的模糊判决 (20)3.5本章小结 (21)第四章倒立摆系统建模 (21)4.1常见的倒立摆类型 (21)4.2倒立摆系统建模 (23)4.3系统可控性分析 (27)第五章倒立摆模糊控制器的设计及仿真 (29)5.1倒立摆的稳定模糊控制器的设计 (29)5.1.1位置模糊控制器的设计 (29)5 .1.2角度模糊控制器的设计 (34)5.1.3稳定控制器的实现 (34)5. 2一级倒立摆系统仿真 (35)5.2.1 Simulink简介 (36)5.2.2系统仿真 (37)第六章总结 (44)致谢 (45)参考文献 ......................................................................................................................... 错误!未定义书签。
一阶倒立摆系统建模与仿真研究
一阶倒立摆系统建模与仿真研究一阶倒立摆系统是一种典型的非线性控制系统,具有多种状态和复杂的运动特性。
在实际生活中,倒立摆被广泛应用于许多领域,如机器人平衡控制、航空航天、制造业等。
因此,对一阶倒立摆系统进行建模与仿真研究具有重要的理论价值和实际意义。
ml''(t) + b*l'(t) + k*l(t) = F(t)其中,m为质量,b为阻尼系数,k为弹簧常数,l(t)为摆杆的位移,l'(t)为摆杆的加速度,l''(t)为摆杆的角加速度,F(t)为外界作用力。
在仿真过程中,需要设定摆杆的初始位置和速度。
一般而言,初始位置设为0,初始速度设为0。
边界条件则根据具体实验需求进行设定,如限制摆杆的最大位移、最大速度等。
利用MATLAB/Simulink等仿真软件进行建模和实验,可以方便地通过改变输入信号的参数(如力F)或系统参数(如质量m、阻尼系数b、弹簧常数k)来探究一阶倒立摆系统的性能和反应。
通过仿真实验,我们可以观察到一阶倒立摆系统在受到不同输入信号的作用下,会呈现出不同的运动规律。
在适当的输入信号作用下,摆杆能够达到稳定状态;而在某些特定的输入信号作用下,摆杆可能会出现共振现象。
在仿真过程中,我们可以发现一阶倒立摆系统具有一定的鲁棒性。
在一定范围内,即使输入信号发生变化或系统参数产生偏差,摆杆也能够保持稳定状态。
然而,当输入信号或系统参数超过一定范围时,摆杆可能会出现共振现象,导致系统失稳。
因此,在实际应用中,需要对输入信号和系统参数进行合理控制,以保证系统的稳定性。
为了避免共振现象的发生,可以通过优化系统参数或采用其他控制策略来实现。
例如,适当增加阻尼系数b能够减小系统的振荡幅度,有利于系统尽快达到稳定状态。
可以采用反馈控制策略,根据摆杆的实时运动状态调整输入信号,以抑制系统的共振响应。
本文对一阶倒立摆系统进行了建模与仿真研究,通过观察不同参数设置下的系统性能和反应,对其运动规律、鲁棒性及稳定性进行了分析。
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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 dtd m dt z d M =++)sin (2222θ 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θθ2&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 MM 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 , []Tx x x x x 4321,,,=则u Mlx Ml m M x x x u Mx M mg x x x 1)(134433221-+==+-==&&&&即[]Cxx x y Bu Ax u Ml M x Mlg m M Mmgz z dt d x ===+=⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡+-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=000110100)(0010000000011θθ&&& 代入数据计算得到:[][]0,0001,1010,01100100001000010==-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=D C B A T3.设计控制器3.1判断系统的能控性和稳定性[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡----==01101110100101101032B A BA AB BQ k ,rank(k Q )=4,故被控对象完全可控 由特征方程 0)11(22=-=-λλλA I 解得特征值为 0,0,11±。
出现大于零的特征值,故被控对象不稳定3.2确定希望的极点希望的极点n=4,选其中一对为主导极点1s 和2s ,另一对为远极点,认为系统性能主要由主导极点决定,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1.021≤=--ςπξσe p 可得59.0≥ξ,于是取6.0=ξ;取误差带02.0=∆有ns t ξω4=,则 1.67=n ω,闭环主导极点为22,11ξξω-±-=j s n =-1±0.8j,远极点选择使它和原点的距离大于主导极点与原点距离的5倍,取154,3-=s3.3采用状态反馈方法使系统稳定并配置极点状态反馈的控制规律为kx u -=,[]321k k k k k =;状态反馈系统的状态方程为Bv x BK A x+-=)(&,其特征多项式为 0122033141010)11()()(k k k k k k BK A I ----+-+=--λλλλλ ⑤希望特征多项式为3692.49964.28632)8.01)(8.01()15(2342++++=++-++λλλλλλλj j ⑥比较以上两式系数,解得状态反馈矩阵[]92.8154.33492.499.36----=k4.设计全维观测器4.1判断系统的能观性[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--==100001000010001)()(32C A C A C A CQ T T T g ,rank(g Q )=4,故被控对象完全可观 4.2确定观测器的反馈增益全维观测器的动态方程为GCx Bv x GC A x++-=)&))(;其特征多项式为 )11()11()11()(312021304g g g g g g GC A I --+--+-++=--λλλλλ ⑦取观测器的希望极点为:-45,-45,-3+3j ,-3-3j ;则希望特征多项式为3465013770258396)8.01)(8.01()15(2342++++=++-++λλλλλλλj j ⑧比较以上两式系数,解得观测器反馈矩阵[]TG 6498414826259496--=5.降维状态观测器的设计5.1建立倒置摆三维子系统动态方程设小车位移z 由输出传感器测量,因而无需估计,可以设计降维(三维)状态观测器,通过重新排列被控系统变量的次序,把需由降维状态观测器估计的状态变量与输出传感器测得的状态变量分离开。
将z 作为第四个状态变量,则被控系统的状态方程和输出方程变换为[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡z z y u z z z z dt d θθθθθθ&&&&&&1000010100010011001000010 ⑨简记为:[]⎥⎦⎤⎢⎣⎡==⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎦⎤⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡211212122211211210x x I y y u b b x x A A A A x x &&式中[]T zx θθ&&=1,⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=01110001011A ,[]T A 00012=,T b ]101[1-= y z x ==2,[]TA 00121=,21A =0,02=b ,11=I被控系统的n-q 维子系统动态方程的一般形式为v x A x +=1111&,121x A z ='式中u b u b y A v 1121=+=,z y u b y A y z &&&==--='222z '为子系统输出量。
故倒置摆三维子系统动态方程为[]⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡='⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡θθθθθθ&&&&&&z z u z z dt d 00110101101000105.2.判断子系统的可观测性A1=[0 -1 0;0 0 1;0 11 0];C1= [1 0 0];Qg1=obsv(A1,C1);r=rank(Qg1)运行Matlab 程序;结果为r=3,故该子系统可观测 降维状态观测器动态方程的一般形式为()()()[]yh x y A h A h A h A u b h b A h A +=-+-+-+-=ωωω122122*********&&式中h=[]Th h h 210。
考虑被控对象参数,单倒置摆降维观测器动态方程的一般形式为y h h h x y h h h h h h h h u h h h ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡+-+---+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡----=2101120210120210111010111001ωωω&&^`5.3确定三维状态观测器的反馈矩阵h三维状态观测器的特征多项式为()()()20120321111111h h h h A h A I --+--++=--λλλλ设希望的观测器闭环极点为-45,-3+3j ,-3-3j ,则希望特征多项式为()()()8102885133334523+++=-++++λλλλλλj j比较以上两式系数,解得h=[]1371-29951-故所求三维状态观测器的动态方程为y y x x y u ⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡-+⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡--=113712995100000100001000016663213878230210101113711029901511ωωω&)& 6.Matlab 仿真分析6.1源程序通过Matlab 对用全维状态观测器实现状态反馈的倒置摆系统进行仿真分析,下面是文件名为Inversion_pendulum_system.m 的源程序 %倒立摆系统建模分析%a)判断系统能控性和能观性 clear all ; clcA=[0 1 0 0;0 0 -1 0;0 0 0 1;0 0 11 0]; B=[0;1;0;-1]; C=[1 0 0 0]; D=0;Uc=ctrb(A,B);rc=rank(Uc); n=size(A); if rc==ndisp('The system is controlled.') elseif rc<ndisp('The system is uncontrolled.') endVo=obsv(A,C); ro=rank(Vo); if ro==ndisp('The system is observable.')^` elseif ro~=ndisp('The system is no observable.')end%b)判断系统稳定性P=poly(A),v=roots(P)Re=real(v);if(length(find(Re>0))~=0)disp('The system is unstable and the ubstable poles are:')v(find(Re>0))elsedisp('The system is stable!');end% c)极点配置与控制器-全维状态观测器设计与仿真pc=[-1+0.8*j,-1-0.8*j,-15,-15];po=[-45 -45 -3+3*j -3-3*j];K=acker(A,B,pc),G=acker(A',C',po)'Gp=ss(A,B,C,D); %将受控过程创建为一个LTI对象disp('受控对象的传递函数模型:');H=tf(Gp)Af=A-B*K-G*C;disp('观测器——控制器模型:');Gc=ss(Af,-G,-K,0) %将观测器-控制器创建为一个LTI对象disp('观测器——控制器的极点:');f_poles=pole(Gc)GpGc=Gp*Gc; %控制器和对象串联disp('观测器——控制器与对象串联构成的闭环系统模型:');Gcl=feedback(GpGc,1,-1) %闭环系统disp('闭环系统的极点和零点:');c_poles=pole(Gcl)c_zeros=tzero(Gcl)lfg=dcgain(Gcl) %低频增益N=1/lfg % 归一化常数T=N*Gcl; %将N与闭环系统传递函数串联x0=[100 10 30 10 0 0 0 0];%初始条件向量t=[0:0.01:1]'; %时间列向量r=0*t; %零参考输入[y t x]=lsim(T,r,t,x0); %初始条件仿真plot(t,x(:,1:4),'-.',t,x(:,5:8)) %由初始条件引起的状态响应title('\bf状态响应')legend('x1','x2','x3','x4','x1hat','x2hat','x3hat','x4hat')figure(2)step(T)title('\bf阶跃响应')figure(3)impulse(T)title('\bf脉冲响应')^` 6.2 程序运行结果The system is controlled.The system is observable.P =1 0 -11 0 0v =3.3166-3.3166The system is unstable and the ubstable poles are:ans =3.3166K =-36.9000 -49.9200 -334.5400 -81.9200G =962594-14826-64984受控对象的传递函数模型Transfer function:s^2 - 1.776e-015 s - 10-----------------------s^4 - 11 s^2观测器——控制器模型:a =x1 x2 x3 x4x1 -96 1 0 0x2 -2557 49.92 333.5 81.92x3 1.483e+004 0 0 1x4 6.495e+004 -49.92 -323.5 -81.92b =u1x1 -96x2 -2594x3 1.483e+004x4 6.498e+004c =^` x1 x2 x3 x4y1 36.9 49.92 334.5 81.92d =u1y1 0Continuous-time model.观测器——控制器的极点:f_poles =1.0e+002 *-1.4948 + 1.8786i-1.4948 - 1.8786i1.7424-0.0328观测器——控制器与对象串联构成的闭环系统模型:a =x1 x2 x3 x4 x5 x1 0 1 0 0 0x2 0 0 -1 0 36.9x3 0 0 0 1 0x4 0 0 11 0 -36.9x5 96 0 0 0 -96x6 2594 0 0 0 -2557x7 -1.483e+004 0 0 0 1.483e+004x8 -6.498e+004 0 0 0 6.495e+004x6 x7 x8x1 0 0 0x2 49.92 334.5 81.92x3 0 0 0x4 -49.92 -334.5 -81.92x5 1 0 0x6 49.92 333.5 81.92x7 0 0 1x8 -49.92 -323.5 -81.92b =u1x1 0x2 0x3 0x4 0x5 -96x6 -2594x7 1.483e+004x8 6.498e+004c =^`x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 y1 1 0 0 0 0 0 0 0 d =u1 y1 0Continuous-time model. 闭环系统的极点和零点: c_poles =-45.0000 -45.0000 -15.0001 -14.9999 -3.0000 + 3.0000i -3.0000 - 3.0000i -1.0000 + 0.8000i -1.0000 - 0.8000i c_zeros = 3.1623 0.2263 -0.1707 -3.4312 -3.1623 lfg =1.0000 N =1.0000由控制器——全维状态观测器实现的倒立摆系统在初始条件下引起的状态变量的响应、输出变量的阶跃响应和脉冲响应如下图图(2)状态响应()t x (虚线)和()t x )(实线)^` 图(3)阶跃响应()t y图(4)脉冲响应()t y。