基于matlab的倒立擺模糊控制_課程設(shè)計報告-預(yù)覽頁
【正文】 西北民族大學(xué)電氣工程學(xué)院 專業(yè)班級 ： 10 級 自動化（ 3） 班 學(xué)生姓名 ： 蔡 余 敏 學(xué) 號 ： P101813455 指導(dǎo)教師 ： 刁 晨 基于 MATLAB 的倒立擺模糊控制 caymi 第 1 頁 共 24 頁 基于 MATLAB 的倒 立擺模糊控制 作者： 蔡余敏 指導(dǎo)老師： 刁晨 摘要： 倒立擺的控制問題就是使擺桿盡快地達(dá)到一個平衡位置，并且使之沒有大的振蕩和過大的角度和速度。通過建立微分方程模型，求出相關(guān)參數(shù)，設(shè)計出對應(yīng)的模糊控制器，并運用 MATLAB 軟件進(jìn)行系統(tǒng)模型的軟件仿真，從而達(dá)到預(yù)定控制效果。通過對倒立擺 的控制，用來檢驗新的控制方法是否有較強的處理非線性和不穩(wěn)定性問題的能力。現(xiàn)代控制理論已經(jīng)在工業(yè)生產(chǎn)過程、軍事科學(xué)、航空航天等許多方面都取得了成功的應(yīng)用。然而由于一系列的原因，諸如被控對象或過程的非線性、時變性、多參數(shù)間的強烈耦合、較大的隨機干擾、過程機理錯綜復(fù)雜、基于 MATLAB 的倒立擺模糊控制 caymi 第 3 頁 共 24 頁 各種不確定性以及現(xiàn)場測量手段不完善等，難以建立被控對象的精確模型。 所以說，對倒立擺系統(tǒng)控制理論的研究不僅具有理論研究價值，也具有相當(dāng)?shù)膶嶋H工程應(yīng)用價值。 有一個倒立擺控制系統(tǒng)如圖 所示。 倒立擺系統(tǒng)的輸入為小車的 位移 （即位置）和擺桿的傾斜角度 期望值 ，計算機在每一個采樣周期中采集來自 傳感器 的小車與擺桿的實際位置信號，與期望值進(jìn)行比較后，通過控制 算法 得到控制量，再經(jīng)數(shù)模轉(zhuǎn)換驅(qū)動直流電機實現(xiàn)倒立擺的實時控制。為了使桿子擺動或者達(dá)到豎直向上的穩(wěn)定，需要給小車一個控制力，使其在軌道上被往前或朝后拉動。39。 基于 MATLAB 的倒立擺模糊控制 caymi 第 7 頁 共 24 頁 圖 四輸入變量單級倒立擺 以下分別在 MATLAB 的仿真圖中來說明情況。 在多輸入多輸出的模糊邏輯系統(tǒng)中，?？赡軙泻芏嘁?guī)則，并且這些規(guī)則的前提部分和結(jié)論部分也可以由許多語句組成。 模糊推理的規(guī) 則通常來源于專家的知識，對于多輸入多輸出系統(tǒng)，其規(guī)則庫可以看成由 n 個子規(guī)則庫所組成，每一個子規(guī)則庫由 n個多輸入單輸出規(guī)則所組成，而且每個子規(guī)則庫是相互獨立的，因此通常只要考慮一個多輸入單輸出規(guī)則庫的模糊推理問題，分別求出每一個單輸出，組合起來就是最終結(jié)果。如圖 所示。 Type=39。 OrMethod=39。 AggMethod=39。 [Input1] Name=39。:39。:39。 Range=[1 1] NumMFs=2 MF1=39。,[1 1] MF2=39。,[1 1] [Input3] Name=39。:39。:39。 基于 MATLAB 的倒立擺模糊控制 caymi 第 16 頁 共 24 頁 Range=[3 3] NumMFs=2 MF1=39。,[3 3] MF2=39。,[3 3] [Output1] Name=39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。:39。 通過不斷調(diào)試，達(dá)到最佳狀態(tài)，在 MATLAB 中進(jìn)行仿真，設(shè)定方波為跟蹤的期望信號，得到結(jié)果如圖 所示。 基于 MATLAB 的倒立擺模糊控制 caymi 第 20 頁 共 24 頁 圖 小車在不同時刻跟隨情況 基于 MATLAB 的倒立擺模糊控制 caymi 第 21 頁 共 24 頁 從以上的 圖 的四個不同情況可知，當(dāng)小車的實際位置和期望位置相距最遠(yuǎn)時，跟蹤誤差達(dá)到最大值；而當(dāng)小車的 實際位置和期望位置相距最近時，跟蹤誤差達(dá)趨于零；尤其是在小車的實際位置和期望位置重合，并且擺桿垂直時，跟蹤誤差為零。直流電機通過皮帶帶動小車在固定的軌道上運動，擺桿的一端安裝在小車上，能以此點為軸心使擺桿能在垂直的平面上自由地擺動。 總 結(jié) 在實際應(yīng)用中，由于模型往往具有更多的復(fù)雜因素以及一些不可預(yù)測的干擾因素，所以有時需要簡歷更復(fù)雜的模糊控制方案以及更加精確的隸屬度函數(shù)，有時也需要采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)構(gòu)來解決這樣的實際問題，這些方法互相配合從而形成了較為完備的智能控制方案系統(tǒng)
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