倒立摆仿真及实验报告
倒立摆仿真实验报告(连续、离散)
倒立摆仿真实验报告倒立摆是一个非线性、不稳定的系统，是经常作为研究比较不同控制方法的典型例子。
有许多抽象的控制概念，如控制系统的稳定性、可控性、系统抗干扰能力等，都可以通过倒立摆系统直观地表现出来，倒立摆系统的高阶次，不稳定，多变量，非线性和强耦合等特性，使得许多现代控制理论的研究人员一直将它视为研究对象。
倒立摆系统具有3个特性，即：不确定性，耦合性，开环不稳定性。
直线型倒立摆系统，是由沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车上的匀质长杆组成的系统，小车可以通过传动装置由交流伺服电机驱动，小车导轨一般有固定的行程，因而小车的运动范围是受到限制的。
一阶倒立摆建模在忽略了空气流动阻力，以及各种摩擦之后，可将倒立摆系统抽象成小车和匀质杆组成的系统，如下图所示M ：小车质量；x ：小车位置；m ：摆杆质量J ：摆杆惯量；F ：加在小车上的力；l ：摆杆转动轴心到杆质心的长度；θ：摆杆与垂直向上方向的夹角。
图1 倒立摆示意图倒立摆的数学模型为πθθπθθθθ180cos )3/4(]sin )180/([cos sin 22⨯-+-=l m ml l m f mg p p 我们可以实时量测角度θ（◦），并计算出角速度θ （◦/s ），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。
一 连续模糊控制器1、论域的正规化首先设定 15=m θ，s m/60 =θ，N F m 10=，将θ，θ ，f 的实际值分别除以m θ，mθ ，m F ，并加以1±限幅后，得到正规化的输入输出变量：其中]1,1[,,-∈z y x 2、定义模糊几何及其隶属函数对正规化的输入输出变量x,y,z 各定义五个模糊集合：NL ，NS ，Z ，PS ，PL ，分别用51~A A ，21~B B ，21~C C 来代表，x,y,z 三个变量的模糊集合的隶属函数均是对称，均匀分布，全交迭的三角形，如图2所示。
图2 变量的隶属函数 3、设计模糊控制规则集x 和y 各有五个模糊集合，所以最多有2552=条规则，根据经验只用11条规则即可，如表1所示。
倒立摆实验报告建筑结构抗震研究
倒立摆实验报告：建筑结构抗震研究一、引言随着我国经济的快速发展，高层建筑日益增多，建筑结构的抗震性能成为社会关注的焦点。
为了提高建筑物的抗震能力，保障人民生命财产安全，我国政府及相关部门对建筑结构抗震研究给予了高度重视。
本实验报告针对倒立摆实验在建筑结构抗震研究中的应用，分析了倒立摆实验的基本原理、实验方法、实验结果及其在建筑结构抗震研究中的应用前景。
二、倒立摆实验原理倒立摆实验是一种研究建筑结构抗震性能的有效方法。
它利用倒立摆的稳定性原理，模拟地震作用下的建筑物振动响应，从而评估建筑结构的抗震能力。
倒立摆实验系统由摆杆、质量块、基础和支撑装置组成。
当摆杆在一定角度范围内摆动时，质量块产生的惯性力使摆杆保持倒立状态。
通过调整摆杆长度、质量块质量和基础刚度等参数，可以模拟不同建筑结构的抗震性能。
三、实验方法本实验采用数值模拟与实验相结合的方法，研究倒立摆实验在建筑结构抗震研究中的应用。
首先，建立倒立摆实验的数值模型，分析摆杆长度、质量块质量和基础刚度等参数对建筑结构抗震性能的影响。
然后，设计并实施倒立摆实验，验证数值模型的准确性。
最后，根据实验结果，提出提高建筑结构抗震能力的措施。
四、实验结果与分析1.数值模拟结果通过数值模拟，得到了不同参数下建筑结构的抗震性能。
结果表明，摆杆长度、质量块质量和基础刚度对建筑结构的抗震性能有显著影响。
摆杆长度越长，建筑结构的抗震能力越强；质量块质量越大，建筑结构的抗震能力越弱；基础刚度越大，建筑结构的抗震能力越强。
2.实验结果根据实验方案，进行了倒立摆实验。
实验结果表明，倒立摆实验可以有效地模拟建筑结构在地震作用下的振动响应。
通过对比实验结果与数值模拟结果，验证了数值模型的准确性。
同时，实验结果也表明，倒立摆实验可以评估建筑结构的抗震能力，为建筑结构设计提供依据。
五、建筑结构抗震研究展望倒立摆实验作为一种有效的建筑结构抗震研究方法，具有广泛的应用前景。
未来研究方向主要包括：1.进一步优化倒立摆实验系统，提高实验精度和可靠性。
合肥工业大学自动控制理论综合实验倒立摆实验报告
合肥工业大学自动控制理论综合实验倒立摆实验报告————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期：1、把上述参数代入，求解系统的实际模型;a)摆杆角度和小车位移之间的传递函数;M=1.0９6;m=０.１09；b=０.１；l＝０.２5；I=0．０0３4;g＝９.8;ｎ1=[m*l 00];d1＝[I+m*ｌ^2０-m*ｇ＊l];Phi1=ｔf(ｎ１,ｄ1)返回:Ｔransfer function:0.０2725 ｓ^2---------－----------０．01021 s^2- 0.267１b）摆杆角度和小车加速度之间的传递函数；继续输入：n2=[m*l];d2=d1； Pｈi2=tｆ（n2,d2)返回：Traｎsfeｒ functｉon:0.０27２5---－--－-----－－----－-0.01021 s^2 - 0.２６71c）摆杆角度和小车所受外界作用力的传递函数；继续输入：ｑ=(M+m)*(Ｉ＋m*l^２）-(m*l）^２;n3=[m*l／q 0 0］；d3=[1 b*（Ｉ＋ｍ*l^2)/ｑ -（M+m）＊m*g*l/q －b＊m*g*l/ｑ 0];Phｉ３=tf（n３,d3）返回：Transｆer ｆunｃｔiｏｎ:2．3５7 ｓ^２--－-------－--－－－－--------------－------－s^４＋ 0.088３2 s^３ - 27.83 ｓ^２ - 2.309 sｄ)以外界作用力作为输入的系统状态方程；继续输入:q2＝(I*(M+m)+M＊m＊ｌ＾2);A1=[0 1 0 ０;0-(Ｉ+m*l＾2)*b／ｑ２ｍ^2＊ｇ*l^2/q２ 0;０ 0０1；0 -ｍ＊l＊ｂ/q2m*g*ｌ＊(M+m)/q２０］;B1=[０；(I+m*ｌ^２)/q2;0;ｍ＊l/ｑ２];C1＝[1 0 0 0;０ 0 1 0];D１=[0;０]；sys1=ss(A1,B１,C1,D1）返回：a =ｘ1 x2 x3 ｘ４x1 0 １ 0 0x2 ０－０.088３２ 0.629３ 0x3 0 ００ 1ｘ4 ０-0.２357 2７．８３0ｂ=ｕ1ｘ1 0x2 0.8８3２x3 0x４ 2.3５７c =x1 x2 x３ x４y1 １ 0 0 0y2 0 ０ 1 0d =u１y1 0ｙ2 0e)以小车加速度作为输入的系统状态方程;继续输入：Ａ2=[0 1 0 0;0 0 00;0 0 ０ 1;0 ０ 3/(4*l)0］;B２=［0;1;０；3／（４＊l)]；C2=C１；D2=D１;sｙs2=ss（A2,B２,C2,Ｄ2）返回：a＝x1 x２x3 x4x１0 1０0x2 ０0 0 0x３０0 0 1x400 3 0b =ｕ1x1 ０x2 1x3 0x4３c=x1 ｘ2 x３x4ｙ１１0 ０0y2０0 1 0d＝u1y１0y2 02、根据倒立摆系统数学模型（以小车的加速度为输入的模型，即sys2）,判断开环系统的稳定性、可控性和可观性；稳定性:继续输入：eｉg(A2)返回:ans =1.7321-1.7321有一个位于正实轴的根和两个位于原点的根，表明系统是不稳定的。
倒立摆实验报告(现代控制理论)
现代控制理论实验报告——倒立摆小组成员：指导老师：2013.5实验一建立一级倒立摆的数学模型一、实验目的学习建立一级倒立摆系统的数学模型，并进行Matlab仿真。
二、实验内容写出系统传递函数和状态空间方程，用Matlab进行仿真。
三、Matlab源程序及程序运行的结果（1）Matlab源程序见附页（2）给出系统的传递函数和状态方程（a）传递函数gs为摆杆的角度：>> gsTransfer function:2.054 s-----------------------------------s^3 + 0.07391 s^2 - 29.23 s - 2.013（b）传递函数gspo为小车的位移传递函数：>> gspoTransfer function:0.7391 s^2 - 20.13---------------------------------------s^4 + 0.07391 s^3 - 29.23 s^2 - 2.013 s（c）状态矩阵A,B,C,D：>> sysa =x1 x2 x3 x4x1 0 1 0 0x2 0 -0.07391 0.7175 0x3 0 0 0 1x4 0 -0.2054 29.23 0b =u1x1 0x2 0.7391x3 0x4 2.054c =x1 x2 x3 x4y1 1 0 0 0y2 0 0 1 0d =u1y1 0y2 0Continuous-time model.（3）给出传递函数极点和系统状态矩阵A的特征值（a）传递函数gs的极点>> PP =5.4042-5.4093-0.0689（b）传递函数gspo的极点>> PoPo =5.4042-5.4093-0.0689（c）状态矩阵A的特征值>> EE =-0.06895.4042-5.4093（4）给出系统开环脉冲响应和阶跃响应的曲线（a）开环脉冲响应曲线（b）阶跃响应曲线四、思考题（1）由状态空间方程转化为传递函数，是否与直接计算传递函数相等？答：由状态空间方程转化为传递函数：>> gso=tf(sys)Transfer function from input to output...0.7391 s^2 - 6.565e-016 s - 20.13#1: ---------------------------------------s^4 + 0.07391 s^3 - 29.23 s^2 - 2.013 s2.054 s + 4.587e-016#2: -----------------------------------s^3 + 0.07391 s^2 - 29.23 s - 2.013#1为gspo传递函数，#2为gs的传递函数而直接得到的传递函数为：>> gspoTransfer function:0.7391 s^2 - 20.13---------------------------------------s^4 + 0.07391 s^3 - 29.23 s^2 - 2.013 s>> gsTransfer function:2.054 s-----------------------------------s^3 + 0.07391 s^2 - 29.23 s - 2.013通过比较可以看到，gspo由状态空间方程转化的传递函数比直接得到的传递函数多了s的一次项，而6.565e-016非常小几乎可以忽略不计，因此可以认为两种方法得到的传递函数式相同的，同理传递函数gs也可以认为是相同的。
(完整)倒立摆实验报告
专业实验报告摆杆受力和力矩分析θmg VH θX V X H图2 摆杆系统摆杆水平方向受力为：H 摆杆竖直方向受力为：V 由摆杆力矩平衡得方程：cos sin Hl Vl I φφθθπφθφ⎧-=⎪=-⎨⎪=-⎩（1） 代入V 、H ，得到摆杆运动方程。
当0φ→时，cos 1θ=，sin φθ=-，线性化运动方程：2()I ml mgl mlx θθ+-=1.2 传递函数模型以小车加速度为输入、摆杆角度为输出，令，进行拉普拉斯变换得到传递函数：22()()mlG s ml I s mgl=+- （2） 倒立摆系统参数值：M=1.096 % 小车质量 ，kg m=0.109 % 摆杆质量 ，kg0.1β= % 小车摩擦系数g=9.8 % 重力加速度，l=0.25 % 摆杆转动轴心到杆质心的长度，m I= 0.0034 % 摆杆转动惯量，以小车加速度为输入、摆杆角度为输出时，倒立摆系统的传递函数模型为：20.02725()0.01021250.26705G s s =- （3） 1.3 倒立摆系统状态空间模型以小车加速度为输入，摆杆角度、小车位移为输出，选取状态变量：(,,,)x x x θθ= （4）由2()I ml mgl mlx θθ+-=得出状态空间模型001001000000001330044x x x x x g g lμθθθθ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥'==+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦（5） μθθθ'⎥⎦⎤⎢⎣⎡+⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡=0001000001 xx x y （6） 由倒立摆的参数计算出其状态空间模型表达式：（7）010000001000100029.403x x x x x μθθθθ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥'==+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦（8）00x μθθ⎤⎥⎡⎤⎥'+⎢⎥⎥⎣⎦⎥⎥⎦作用）增大，系统响应快，对提高稳态精度有益，但过大易作用）对改善动态性能和抑制超调有利，但过强，即校正装Ax B Cx μ+= 1n x ⎥⎥⎥⎦，1n x x x ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦，1111n n nn a A a a ⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦ ， 1n B b ⎥⎥⎥⎦，]n C c =。
自动化实验倒立摆实验附仿真结果图
一、直线一级倒立摆的仿真(一)直线一级倒立摆的数学建模对于倒立摆系统，由于其本身是自不稳定的系统，实验建模存在一定的困难。
但是忽略掉一些次要的因素后，倒立摆系统就是一个典型的运动的刚体系统，可以在惯性坐标系内应用经典力学理论建立系统的动力学方程。
下面我们采用其中的牛顿－欧拉方法和拉格朗日方法分别建立直线型一级倒立摆系统的数学模型。
图2 直线一级倒立摆模型φ摆杆与垂直向上方向的夹角；θ摆杆与垂直向下方向的夹角（考虑到摆杆初始位置为竖直向下）。
图3 小车及摆杆受力分析分析小车水平方向所受的合力，可以得到以下方程：由摆杆水平方向的受力进行分析可以得到下面等式：把这个等式代入式1中，就得到系统的第一个运动方程：为了推出系统的第二个运动方程，我们对摆杆垂直方向上的合力进行分析，可以得到下面方程：力矩平衡方程如下：注意：此方程中力矩的方向，由于θ=π+φ,cosφ= −cosθ,sinφ= −sin θ，故等式前面有负号。
合并这两个方程，约去P 和N，得到第二个运动方程：设θ=π+φ（φ是摆杆与垂直向上方向之间的夹角），假设φ与1（单位是弧度）相比很小，即φ<<1，则可以进行近似处理：。
用u 来代表被控对象的输入力F，线性化后两个运动方程如下：对式9进行拉普拉斯变换，得到注意：推导传递函数时假设初始条件为0。
由于输出为角度φ，求解方程组的第一个方程，可以得到：或如果令v = x，则有：把上式代入方程组的第二个方程，得到：整理后得到传递函数：其中设系统状态空间方程为：方程组对解代数方程，得到解如下：整理后得到系统状态空间方程：设则有：实际系统的模型参数如下:M 小车质量1.096 Kgm 摆杆质量0.109 Kgb 小车摩擦系数0 .1N/m/secl 摆杆转动轴心到杆质心的长度0.2 5mI 摆杆惯量0.0034 kg*m*m把上述参数代入，可以得到系统的实际模型。
摆杆角度和小车位移的传递函数：摆杆角度和小车加速度之间的传递函数为：摆杆角度和小车所受外界作用力的传递函数：以外界作用力作为输入的系统状态方程：(二)倒立摆的PID调节：经典控制理论的研究对象主要是单输入单输出的系统，控制器设计时一般需要有关被控对象的较精确模型。
倒立摆实验报告西工大版
计算机仿真与倒立摆实验报告⒈问题说明设有一个在平面上运动的安装在马达传动车上的单级倒立摆系统，如图1-1所示。
图1-1 单级倒立摆模型示意图图中z为小车相对参考系的线位移，θ为倒立摆偏离垂直位置的角位置，l为摆杆长度，m为摆质量，M为小车质量，u为施加给小车的控制力，G为摆的质量，G mg=。
为了简化问题并保留问题实质，忽略摆杆质量、小车马达的惯量、摆轴、车轮轴、车轮与接触面之间的摩擦、风力等因素。
⒉模型建立2.1运动方程的建立及线性化设小车的位移为z，则摆心位置为(sin)z lθ+。
小车及摆在控制力u作用下均产生加速度运动，根据牛顿第二运动定律，它们在水平直线运动方向的惯性力应与控制力平衡，于是有2222(sin )d z d Mmz l u dtdtθ++=即2()cos sin M m z m l m l u θθθθ++- = 摆绕摆轴旋转运动的惯性力矩应与重力矩平衡，于是有22[(sin )]cos sin d mz l l mgl dtθθθ+=即22cos cos sin cos sin z l l g θθθθθθθ+- = 以上两个方程都是非线性方程，除了可用数值方法求解以外，不能求得解析解，因此须作进一步简化。
由于控制目的在与保持倒立摆直立，只要施加的控制力合适，作出θ和.θ接近于零的假定将是正确的。
于是可认为：sin θθ≈，cos 1θ≈，且忽略.2θθ 项，于是有()M m z ml u z l g θθθ++= +=联立求解上述两个方程可得11()12d m g zu dt MMd M m g u dt M l M lθθθ=-++=- 第式第式由第1式求出θ，与第2式联立可得如下四阶标量微分方程： (4)()1M m gg zz uu M lMM l+-=-2.2 传递函数的建立在只控制摆杆的角度θ，而不控制滑块的位移z 的情况下，以控制力u 为输入量，摆杆的角度θ为输出量构成一个单输入—单输出系统。
倒立摆系统__实验设计报告
倒立摆系统__实验设计报告一、实验目的本实验旨在通过对倒立摆系统的研究与实验，探讨倒立摆的运动规律，并分析其特点和影响因素。
二、实验原理与方法1.实验原理倒立摆是指在重力作用下，轴心静止在上方的直立摆。
倒立摆具有自然的稳定性，能够保持在平衡位置附近，且对微小干扰具有一定的抵抗能力。
其本质是控制系统的一个重要研究对象，在自动控制、机器人控制等领域有广泛的应用。
2.实验方法（1）搭建倒立摆系统：倒立摆由摆杆、轴心和电机组成，摆杆在轴心上下运动，电机用于控制倒立摆的运动。
（2）调节电机控制参数：根据实验需要，调节电机的参数，如转速、力矩等，控制倒立摆的运动状态。
（3）记录数据：通过相机或传感器等手段，记录倒立摆的位置、速度、加速度等相关数据，用于后续分析。
（4）分析数据：根据记录的数据，分析倒立摆的运动规律、特点和影响因素，在此基础上进行讨论和总结。
三、实验步骤1.搭建倒立摆系统：根据实验需要，选取合适的材料和设备，搭建倒立摆系统。
2.调节电机参数：根据实验目的，调节电机的转速、力矩、控制信号等参数，使倒立摆能够在一定范围内保持平衡。
3.记录数据：利用相机或传感器等设备，记录倒立摆的位置、速度、加速度等相关数据。
4.分析数据：通过对记录的数据进行分析，研究倒立摆的运动规律和特点，并探讨影响因素。
5.总结讨论：根据实验结果，进行总结和讨论，对倒立摆的运动规律、特点和影响因素进行深入理解和探究。
四、实验设备与器材1.倒立摆系统搭建材料：包括摆杆、轴心、电机等。
2.记录数据设备：相机、传感器等。
五、实验结果与分析通过实验记录的数据，分析倒立摆的运动规律和特点，找出影响因素，并进行讨论和总结。
六、实验结论根据实验结果和分析，得出倒立摆的运动规律和特点，并总结影响因素。
倒立摆具有一定的稳定性和抵抗干扰的能力，在控制系统中具有重要的应用价值。
七、实验感想通过参与倒立摆系统的搭建和实验，深入了解了倒立摆的运动规律和特点，对控制系统有了更深刻的理解。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
最优控制实验报告二零一五年一月目录第1章一级倒立摆实验 (3)1.1 一级倒立摆动力学建模 (3)1.1.1 一级倒立摆非线性模型建立 (3)1.1.2 一级倒立摆线性模型建立 (5)1.2 一级倒立摆t状态调节器仿真 (5)∞状态调节器实验 (9)1.3 一级倒立摆t∞输出调节器仿真 (11)1.4 一级倒立摆t∞输出调节器实验 (13)1.5 一级倒立摆t∞1.6 一级倒立摆非零给定调节器仿真 (14)1.7 一级倒立摆非零给定调节器实验 (16)第2章二级倒立摆实验 (16)2.1 二级倒立摆动力学模型 (16)2.1.1 二级倒立摆非线性模型建立 (17)2.1.2 二级倒立摆线性模型建立 (18)状态调节器仿真 (19)2.2 二级倒立摆t∞状态调节器实验 (21)2.3 二级倒立摆t∞2.4 二级倒立摆t输出调节器仿真 (22)∞输出调节器实验 (22)2.5 二级倒立摆t∞2.6 二级倒立摆非零给定调节器仿真 (23)2.7 二级倒立摆非零给定调节器实验 (24)第1章一级倒立摆实验1.1一级倒立摆动力学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，如图所示图1-1 直线一级倒立摆模型M小车质量 1.096 kg；m 摆杆质量 0.109 kg；b 小车摩擦系数 0 .1N/m/sec；l 摆杆转动轴心到杆质心的长度0.25m；I 摆杆惯量0.0034 kg·m2；φ摆杆与垂直向上方向的夹角，规定角度逆时针方向为正；x 小车运动位移，规定向右为正。
1.1.1一级倒立摆非线性模型建立采用拉格朗日方法，系统的拉格朗日方程为：()()()=-(1.1)L q q T q q V q q,,,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。
拉格朗日方程由广义坐标i q 和L 表示为：i i id L Lf dt q q ∂∂-=∂∂ (1.2)i f 为系统沿该广义坐标方向上的外力，在本系统中，系统的两个广义坐标分别为φ和x 。
系统动能：()2222111111112cos 223M m T T T Mx m x m l x m l φφφ=+=+++(1.3)系统的势能11cos V m gl φ=(1.4)由于在广义坐标1θ上应用拉格朗日方程，由于此广义坐标上无广义力，则0d L Ldt φφ∂∂-=∂∂ (1.5)得到：()2cos sin mlx mgl I ml φφφ+=+ (1.6)在simulink 中建立非线性仿真动力学模型图1-2 一级倒立摆非线性动力学模型其中MATLAB Function 模块中代码如下：function dw = fcn(u,phi) I = 0.0034; m = 0.109; l = 0.25; g = 9.8;dw = ( m*g*l*sin(phi)+m*l*u*cos(phi) )/( I+m*l*l );1.1.2 一级倒立摆线性模型建立由(1.6)，且对于质量均匀分布的摆杆有213I ml =，将0.25l m =代入有3(cos sin )x g φφφ=+(1.7)将其在平衡位置0φ=︒处进行线性化，cos 1,sin φφφ==，且有29.831/g m s = 得到29.4933x φφ=+(1.8)输入u x = ，将系统写为如下状态空间描述形式10000000100100029.493031000000100x x x x u x x x y u φφφφφφφ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥==+⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦(1.9)在simulink 中建立线性仿真动力学模型，只需将1.1.1里建立的非线性模型中MATLAB Function 模块代码更改为dw = 29.493*phi+3*u;1.2 一级倒立摆t ∞状态调节器仿真对于线性定常系统的状态方程为()()()x t Ax t Bu t =+ (1.10)给定初始条件()00x t x =，终端时间f t =∞。
求最优控制()*u t 使系统的二次型性能指标01()()()()2t J x t Qx t u t Ru t dt ττ∞⎡⎤=+⎣⎦⎰ (1.11)取极小值。
式中 ,,,A B Q R ——常数矩阵；Q ——半正定对称阵；R ——正定对称矩阵。
控制不受约束，最优控制存在且唯一，即1()()()u t R B Px t Kx t τ*-=-=-(1.12)式中，P 为n n ⨯维正定常数矩阵，满足里卡提矩阵代数方程10T T PA A P PBR B P Q -+-+=(1.13)对于线性定常系统无限时间状态调节器问题，要求系统完全能控。
求解出上方程，即可得到最优控制*()u t 。
试验中的一级倒立摆模型可以线性化为定常系统，其中系数矩阵为10000000010029.4930A ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎣⎦;0103B ⎡⎤⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥-⎣⎦;10000010C ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦;00D ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦公式(1.11)中选定不同的Q ，R 值，Q 4×4为半正定矩阵，R 1×1为正定矩阵，通过求解代数黎卡提方程（利用Matlab 里面的lqr 函数）可以得到最优控系数(),,,K lqr A B Q R =(1.14)控制率为()()u t Kx t =-(1.15)Q 、R 的形式可设计为11223344,1Q Q Q R Q Q ⎡⎤⎢⎥⎢⎥==⎢⎥⎢⎥⎣⎦ (1.16) 因为二次型最优控制是使得二次型性能指标取极小值，故只需改变Q 矩阵中元素的值即可，不用改变R 的取值，即只要保证Q 与R 的相对大小即可。
其中，Q 矩阵中Q 11代表小车位置的权重，Q 22代表小车速度的权重，Q 33代表摆杆角度的权重，Q 44为摆杆角速度的权重。
仿真实验模型如下图1-3仿真实验模型设定角度初始值为10°，角速度与小车速度初值均为0。
下面按照一定的依据选取Q 中非零元素的值进行仿真实验，并进行分析。
取一组标准值方便对比Q 11=Q 22=Q 33=Q 44=2。
响应曲线如下图，在后续研究中，若无特殊说明Q 中元素分别取此标准值。
考虑到实际系统中小车轨道长度有限，取上述参数时发现位置相对零点波动的绝对值最大达到了0.3m 以上，这在实际系统中是难以正常进行试验的，所以要对参数进行调整改进，下面分别研究各个参数变化时对系统响应的影响。
t(s)θ (°)角度变化曲线t(s)x (m )位置变化曲线图1-4 Q 11=Q 22=Q 33=Q 44=2时角度与位置变化曲线(1) 分析小车位置的权重对于响应曲线的影响。
其他参数不变的情况下，小车位置权重Q 11分别取为2、20、200、1000时观察角度与位置变化曲线如图1-1图1-5所示。
t(s)θ (°)角度变化曲线t(s)x (m )位置变化曲线图1-5 位置权重对响应的影响由图1-5可以看出，随着Q 11的增加，角度变化曲线的稳态时间缩短，但超调量有所增大；位置变化曲线特性改进明显，稳态时间与绝对的超调值都显著减小，可见增大Q 11的值会改进系统特性。
(2) 分析小车速度的权重对响应曲线的影响小车速度权重Q 22分别取为2、20、200、1000时得到角度与位置随时间变化曲线如图1-6所示t(s)θ (°)角度变化曲线t(s)x (m )位置变化曲线图1-6 小车速度权重对响应曲线的影响随着Q 22的增大，角度曲线特性得到一定改善，绝对超调减小，且稳态时间减小；但对于小车位置曲线来说，虽然绝对超调变小了，但很明显稳态时间大大增加了，由于Q 22代表的是小车的速度权重，可以类比为引入了阻尼项，减小超调的同时会增大稳态时间，这是我们并不希望的。
故而Q 22的值不能太大，要保证Q 22取值不超过Q 11。
(3)分析摆杆角度的权重对响应曲线的影响小车速度权重Q 33分别取为2、20、200、1000时得到角度与位置随时间变化曲线如图1-7所示t(s)θ (°)角度变化曲线t(s)x (m )位置变化曲线图1-7摆杆角度权重对响应曲线的影响随着Q 33的增大，角度曲线的绝对超调减小，但是相应的导致了稳态时间的增加；小车位置相应曲线超调减小，同样的也是稳态时间增加了。
而且可以看出，Q 33对小车位置曲线的影响远不如Q 11和Q 22对小车位置响应的影响。
(4)分析摆杆角速度的权重对响应曲线的影响小车速度权重Q 44分别取为2、20、200、1000时得到角度与位置随时间变化曲线如图1-8所示由图1-8可知，随着Q 44的增大，角度变化曲线稳态时间有一定程度的增加，曲线变化稍见平缓，即曲线斜率的最大值变小了，但绝对超调基本没变；小车位置的响应特性随Q 44的增大而变坏，绝对超调大幅上升，稳态时间也明显变长。
所以Q 44的值不能取的太大。
要注意的是，Q 44取值变化过程中Q 矩阵其他元素取的均为上文所提标准值，标准值取的是很小的，所以在确定参数时，只要保证Q 44的值不能比Q 33大即可，图1-8只是提供了分析的依据，不能直接根据上图的曲线进行选择。
t(s)θ (°)角度变化曲线t(s)x (m )位置变化曲线图1-8摆杆角速度权重对响应曲线的影响以上分析为Q 矩阵中非零元素的选取提供了一定的依据，总的来说Q 11与Q 33的值越大越好，但过大的话可能会对执行器即电机提出过高的要求，而Q 22与Q 44的取值尽量不能比其他两个元素值大。
1.3 一级倒立摆t ∞状态调节器实验根据以上分析，选取几组实物实验Q 矩阵中的元素值，并将仿真结果与之对比如图1-9至图1-11所示，对比仿真结果与实验结果的异同，分析产生此现象的原因。
由于仿真与实物实验的初始条件很难做到完全一致，如对于实物实验来说，由于编码器为一相对式码盘，所以倒立摆稳定状态为-π而不是仿真实验中的0 rad ，而且由于实物实验中倒立摆是由下垂状态人为慢慢上摆至满足倒立摆稳定系统起控条件的，在缓慢移动过程中，很难做到倒立摆起控时摆杆的角速度为0，即初始条件难以精确确定。
所以只需比较仿真与实物实验得到的曲线特性中如绝对超调，稳态时间即可。
此外，在实验过程中，可以发现倒立摆摆杆转动到大概为平衡位置附近10°时，倒立摆起控，这样在处理实验数据时可以将起控之前的无控状态去掉，只将有效的部分画出来即可，方便观察曲线特性。
表1-1 状态调节Q 矩阵中非零元素不同取值Q 11 Q 22 Q 33 Q 44 第一组 1000 1000 100 100 第二组 100 100 1000 1000 第三组 1000100010001000510-50510t(s)θ (°)角度变化曲线(仿真)510-0.2-0.15-0.1-0.050t(s)x (m )位置变化曲线(仿真)510-180-175-170-165角度变化曲线(实验)t (s)θ (°)0510-0.050.050.10.15位置变化曲线(实验)t (s)x (m )图1-9 第一组状态调节器参数下响应图510-5510t(s)θ (°)角度变化曲线(仿真)510-0.4-0.3-0.2-0.10t(s)x (m )位置变化曲线(仿真)510-180-175-170-165角度随时间变化曲线t (s)θ (°)0510-0.050.050.10.15位置随时间变化曲线t (s)x (m )图1-10 第二组状态调节器参数下响应图510-50510t(s)θ (°)角度变化曲线(仿真)510-0.2-0.15-0.1-0.050t(s)x (m )位置变化曲线(仿真)510-180-175-170-165角度随时间变化曲线t (s)θ (°)0510-0.06-0.04-0.0200.020.04位置随时间变化曲线t (s)x (m )图1-11 第三组状态调节器参数下响应图第一组参数下，仿真与实物实验得到的曲线特性吻合较好，稳态时间与绝对超调量都比较相近；但第二组参数位置曲线的超调相差较大，分析原因可能是在将倒立摆扶至起控位置左右时没有缓缓转动导致起控时摆杆有一定的角速度，初始条件相差较大导致曲线相差较大；第三组参数下实物实验得到的角度与位置曲线都存在稳态误差，尤其是位置误差为5cm 左右，误差比较大，分析原因可能是系统的硬件问题，因为就算法来说，状态调节器是不可能将末态稳定在非零点出的。