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单摆运动相图的MATLAB代码-LQR控制器-倒立摆-在OpenAI Gym中的Python实现

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简介：
本项目探讨了利用MATLAB LQR控制器优化单摆系统的性能，并通过Python在OpenAI Gym环境中模拟倒立摆动态，结合理论与实践，为控制算法的研究提供有力工具。 一阶倒立摆系统的简化模型如图1所示。该系统由一个小车沿水平方向运动以及与小车相连的单摆组成。以下是部分物理参数。 在图中，$theta$表示摆相对于竖直向下的角度；而在代码实现里，theta则代表了摆相对于竖直向上方向的角度。

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  • 单摆运动相图的MATLAB代码-LQR控制器-倒立摆-在OpenAI Gym中的Python实现
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    本项目探讨了利用MATLAB LQR控制器优化单摆系统的性能，并通过Python在OpenAI Gym环境中模拟倒立摆动态，结合理论与实践，为控制算法的研究提供有力工具。 一阶倒立摆系统的简化模型如图1所示。该系统由一个小车沿水平方向运动以及与小车相连的单摆组成。以下是部分物理参数。 在图中，$theta$表示摆相对于竖直向下的角度；而在代码实现里，theta则代表了摆相对于竖直向上方向的角度。
     
  • 倒立摆的自摆起与LQR控制-倒立摆；起摆；LQR控制
    优质
    本研究探讨了倒立摆系统的自摆启动特性及其基于线性二次型调节器（LQR）的控制策略，旨在提高系统稳定性与响应性能。 倒立摆自摆起算法采用能量分析法进行起摆控制，并使用LQR控制实现稳摆控制。倒立摆模型通过S函数编写，可以运行。
     
  • 倒立摆LQR控制动画：MATLAB实现
    优质
    本视频展示了使用MATLAB仿真软件实现的倒立摆LQR（线性二次型调节器）控制系统。通过生动的动画演示了该算法如何稳定一个不稳定的系统，为学习者提供了直观的理解和实践经验。 该应用程序是Web控制系统教程的一部分，可以从http://ctms.engin.umich.edu获得。此应用程序的目的是让用户查看带有阶跃响应图的倒立摆系统的动画，并帮助他们理解绘图与系统物理响应之间的关联性。 这个动画和应用程序基于教程中的“倒立摆 - 状态空间控制器设计”页面的内容。使用状态反馈方法是因为我们可以轻松获取推车位置、摆角及其各自速度的信息。 有关该系统的模型信息，请参考教程的“倒立摆-系统建模”部分。
     
  • 倒立摆的LQR MATLAB实现
    优质
    本项目介绍了一种基于MATLAB平台的LQR（线性二次型调节器）控制算法在倒立摆系统中的应用与实现方法，以稳定倒立摆的姿态。 倒立摆的LQR实现是课程设计中的常见任务。其他基于Simulink的实现在其他地方可以找到。
     
  • 倒立摆的LQR控制仿真
    优质
    本研究探讨了利用线性二次型调节器(LQR)对倒立摆系统进行优化控制的方法，并通过计算机仿真验证其稳定性和有效性。 倒立摆LQR控制仿真的实验报告及程序。
     
  • 一阶倒立摆的LQR控制
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    本研究探讨了一阶倒立摆系统的线性二次型调节器(LQR)控制策略，旨在优化系统稳定性与响应速度。通过理论分析和实验验证，提出了一种有效的控制系统设计方案。 在基于一阶单极倒立摆的LQR控制设计过程中，关键在于确定反馈向量的值。通过之前的推导可以得知，在设计系统状态反馈控制器时，核心问题在于二次型性能指标泛函中的加权矩阵Q和R的选择。如何使这一过程思路清晰，并且确保所选加权矩阵具有明确的物理意义是整个设计的关键所在。
     
  • LQR控制下的倒立摆程序
    优质
    本项目通过编程实现基于LQR（线性二次型调节器）理论的倒立摆控制系统，优化了系统的稳定性与响应速度，展示了现代控制理论在实际问题中的应用。 在MATLAB中编程实现倒立摆的状态空间模型建立，并进行LQR控制。
     
  • 基于Matlab的二级倒立摆LQR控制
    优质
    本研究采用MATLAB平台，探讨了LQR（线性二次型调节器）在二级倒立摆系统中的应用，实现对复杂动力学模型的有效稳定与控制。 二级倒立摆LQR控制涉及使用Multibody工具建立二级倒立摆模型，并根据力学方程在Matlab中实现线性化处理，进而构建状态空间方程。然后通过LQR方法计算反馈矩阵，在Simulink环境中连接相应模块以完成控制系统的设计和可视化展示。