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PID控制器设计代码MATLAB-倒立摆的鲁棒控制: Robust-Control-of-a-Inverted-Pendulum

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简介:
本项目使用MATLAB开发针对倒立摆系统的PID控制器设计和优化,旨在实现其稳定性和响应速度的最大化。通过引入鲁棒控制策略,确保系统在参数变化或外部干扰下的性能稳定性。 作为交流项目的一部分,在MATLAB中创建并仿真了多种控制器,包括PID、模糊逻辑以及鲁棒控制器与模糊逻辑控制器。要运行这些仿真实验,请先解压zip文件,并查看其中的仿真内容。 对于PID控制器,可以查阅名为“PID.m”的代码文件并在MATLAB环境中执行以观察其输出效果;至于模糊逻辑控制部分,则需打开位于Simulink模型中的Fuzzy_controller.slx并在此软件中运行仿真来评估系统的稳定状态。摆锤的角度会非常接近垂直方向。 另外,在查看鲁棒性增强的模糊控制器性能时,请启动名为“Robust_Fuzzy_controller.slx”的Simulink文件,并在该环境中执行以观察其控制效果,此时摆锤同样会被调整至近乎竖直的状态。 最后,我编写了一份详细的报告概述了这些仿真的设计过程及各控制器的表现对比情况。

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客服
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  • PIDMATLAB-: Robust-Control-of-a-Inverted-Pendulum
    优质
    本项目使用MATLAB开发针对倒立摆系统的PID控制器设计和优化,旨在实现其稳定性和响应速度的最大化。通过引入鲁棒控制策略,确保系统在参数变化或外部干扰下的性能稳定性。 作为交流项目的一部分,在MATLAB中创建并仿真了多种控制器,包括PID、模糊逻辑以及鲁棒控制器与模糊逻辑控制器。要运行这些仿真实验,请先解压zip文件,并查看其中的仿真内容。 对于PID控制器,可以查阅名为“PID.m”的代码文件并在MATLAB环境中执行以观察其输出效果;至于模糊逻辑控制部分,则需打开位于Simulink模型中的Fuzzy_controller.slx并在此软件中运行仿真来评估系统的稳定状态。摆锤的角度会非常接近垂直方向。 另外,在查看鲁棒性增强的模糊控制器性能时,请启动名为“Robust_Fuzzy_controller.slx”的Simulink文件,并在该环境中执行以观察其控制效果,此时摆锤同样会被调整至近乎竖直的状态。 最后,我编写了一份详细的报告概述了这些仿真的设计过程及各控制器的表现对比情况。
  • MATLAB工具箱(Robust Control Toolbox)
    优质
    MATLAB鲁棒控制工具箱提供设计和分析不确定系统的工具,帮助工程师开发鲁棒控制器,确保系统在各种条件下稳定运行。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数与工具来支持涉及不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。借助此工具箱,你可以创建包含不确定参数和动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度及最坏情况下的性能表现。该工具箱还提供了多种控制器分析与综合函数,能够评估在最不利条件下的系统性能并确定这些条件下特定的参数值。通过使用模型降阶功能可以简化复杂的模型结构。此外,它还涵盖了先进的鲁棒控制方法,例如H2、H∞、LMI(线性矩阵不等式)和μ分析技术等。
  • 工具箱(Matlab Robust Control Toolbox)
    优质
    鲁棒控制工具箱是Matlab的一个扩展包,提供设计和分析不确定系统所需的函数。它支持频域内的模型、控制器综合以及性能评估,适用于工业与学术界的复杂控制系统开发。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数与工具来支持设计包含不确定元素的多输入多输出控制系统。借助该工具箱,你可以创建具有不确定参数及动态特性的LTI模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能表现。此外,它还提供了多种控制器分析和综合功能,能够评估最坏情况下的系统性能并确定相应的参数值。通过使用模型降阶函数可以简化复杂模型的处理过程。同时,该工具箱包含了先进的鲁棒控制方法,如H2、H∞、LMI及μ分析等技术。
  • MATLAB工具箱(Robust Control Toolbox)
    优质
    MATLAB鲁棒控制工具箱提供设计和分析鲁棒控制系统所需的功能。它包含用于模型不确定性的表示、H-infinity和mu综合方法等工具,帮助工程师确保系统在各种条件下都能稳定运行。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数和工具来支持多输入多输出控制系统的设计,尤其是在系统包含不确定元素的情况下。使用该工具箱可以帮助建立含有不确定参数及动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并能分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能。 此外,此工具箱还提供了多种控制器的分析和综合方法,能够评估在最差条件下的系统表现并确定可能导致这些情形的具体参数值。它也包括了简化复杂模型的功能,通过降阶技术使它们更易于处理。除此之外,该工具箱支持高级鲁棒控制策略如H2、H∞、LMI(线性矩阵不等式)和μ分析方法。 综上所述,这个工具箱为工程师提供了全面的方法来设计并优化具有不确定性的多输入多输出控制系统。
  • Matlab工具箱(Robust Control Toolbox)
    优质
    MATLAB的鲁棒控制工具箱提供了一套全面的功能,用于设计和分析能够应对不确定性因素的控制系统。它支持频域内的多目标综合,并提供了诸如H-infinity以及mu综合算法等先进的技术,帮助工程师实现系统稳定性与性能的最佳平衡。该工具箱广泛应用于航空、汽车等领域中复杂系统的控制器开发。 鲁棒控制工具箱提供了一系列函数和工具来支持包含不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。借助该工具箱,可以建立具有不确定参数和动态特性的线性时间不变(LTI)模型,并分析MIMO系统的稳定性裕度以及最坏情况下的性能。此外,它还提供了多种控制器分析与综合的功能,能够评估系统在最差条件下的表现并确定这些条件下关键参数的值。通过使用模型降阶技术可以简化复杂的模型结构。同时,该工具箱也支持先进的鲁棒控制策略,如H2、H∞、LMI和μ方法等。
  • _新建文件夹_程序
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    本项目探讨了在鲁棒控制策略下实现倒立摆稳定性的方法,并提供了相应的程序代码。通过实验验证了该控制算法的有效性和稳定性。 鲁棒控制期末课程作业:内容涉及倒立摆模型的鲁棒控制程序。
  • 双级仿真模型GUI系统-The GUI control system for double inverted pendulum simulation...
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    本项目设计了一个用于双级倒立摆仿真的图形用户界面控制系统。该系统提供直观的操作方式来模拟和控制复杂的双级倒立摆动态过程,便于研究其稳定性和控制策略。 这是我近几天完成的一个GUI界面设计,用于控制双倒立摆系统的仿真模型。该资源包括基于遗传算法(GA)优化后的LQR控制器的两级倒立摆仿真模型(不包含GA寻优的相关m文件),以及SimulateGUIhanhan.m和SimulateGUIhanhan.fig两个文件。 在创建这类GUI界面时,可能会遇到一个问题:当使用sim函数进行模型仿真的时候,在scope模块中设置将数组形式的数据保存到工作空间、通过时间戳与输出端口或者利用to workspace功能来存储参数的情况下,数据都不能成功地被保存至MATLAB的工作区。为了解决这个问题,我向数学老师求助,并最终采用了“to file”的方法把仿真结果以.mat文件的形式储存下来,在程序中再进行读取即可。 现将这个小项目与大家分享一下!由于我不太擅长上传图片的方式,所以一同打包在附件里了。其中包含fig.jpg和mdl.jpg两个图像文件。
  • PID
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    《倒立摆的PID控制》一文探讨了利用比例-积分-微分(PID)算法对不稳定系统——倒立摆进行精确控制的方法,分析了参数调整策略及其在稳定性、响应速度等方面的性能表现。 在进行PID控制倒立摆的Simulink仿真过程中,完成编程毕业设计并最终获得输出结果。
  • PID.zip
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    本项目为一个基于MATLAB/Simulink平台的倒立摆系统仿真模型,采用PID控制算法实现对倒立摆系统的稳定控制。通过调整PID参数,优化控制系统性能,适用于教学与科研用途。 倒立摆系统是一种典型的非线性且不稳定系统,在机器人学、控制理论等领域有着广泛的应用价值。在这个项目里,我们使用STM32F103ZET6微控制器来实现对倒立摆的精确控制。这款高性能低功耗微控制器是意法半导体STM32系列的一员,具有强大的处理能力和丰富的外设接口。 系统采用了WDD35D4角度传感器以获取倒立摆实时倾斜的角度数据,并以此为基础进行反馈调节。PID(比例-积分-微分)算法被广泛应用于控制工程中,通过结合三个部分来优化系统的响应:比例项P、积分项I以及微分项D。 1. **PID算法原理**:该控制器的输出是基于输入误差与设定目标值之间的差异进行计算的结果。它包括了立即对当前误差反应的比例项(P)、减少稳态误差的积分项(I)和预测未来变化趋势以提前做出调整的微分项(D)。这三者共同作用,确保系统能够快速且稳定地达到预期状态。 2. **STM32F103ZET6**:该控制器采用Cortex-M3内核,并具备高速处理能力及丰富的外设接口。在本项目中扮演主控单元的角色,负责数据接收、PID算法执行以及电机控制信号的输出等任务。 3. **WDD35D4角度传感器**:这种类型的传感器能够测量物体相对于重力的方向倾斜程度,通常使用陀螺仪或磁阻技术实现高精度的数据采集。这对于倒立摆保持平衡至关重要。 4. **电机驱动与控制系统设计**:为了确保系统的稳定性,精确控制电机的转速是关键所在。通过PID控制器根据角度传感器反馈的信息调节电机的速度来维持动态平衡状态。 5. **源代码解析**:在项目中所使用的程序包括了初始化配置、时钟设置等基础设定;同时还需要实现PID算法的核心逻辑部分,例如参数调整(P、I和D增益的选择)、误差计算以及控制信号的生成过程。 6. **测试与调试流程**:为了确保系统的稳定性和PID控制器的有效性,在实际应用中需要进行各种条件下的平衡测试及抗干扰能力评估,并通过不断优化来改进性能表现。 7. **详细代码注释说明**:在源码编写过程中,添加了详细的解释和备注以帮助其他开发者或学习者理解各个部分的功能、工作原理及其作用意义。这有助于他们快速掌握项目内容并进行必要的修改与扩展。 综上所述,这个项目不仅为研究倒立摆控制提供了实用案例,同时也涵盖了硬件设计、软件编程以及理论知识的应用实践等多个方面。通过深入分析和实际操作经验积累可以提升在嵌入式系统开发、传感器技术应用及控制系统策略方面的专业技能。