【正文】 能量消耗隨R增大而減小，對應(yīng)的動態(tài)性能指標有所改善，但并不顯著。TS模糊系統(tǒng)是連續(xù)性的倒立擺系統(tǒng)模糊狀態(tài)方程模型為；若x1（t）是and……and xn（t）是；則： （1）式中：控制對象的第i 條模糊規(guī)則，i=1，2，……，n；:模糊集合，j=1，2，……，n；x（t）：狀態(tài)向量，x（t）=[x1（t）x2（t）]T；u (t): 輸出控制向量；y（t）：輸出向量．將整個n 維空間分為1 個模糊子空間集合Mi，對每個模糊子空間系統(tǒng)的動力學(xué)特性是這些局部線性模型的加權(quán)和。,．3) 模糊控制輸出 采用Sugeno 型模糊推理的優(yōu)點在于其輸出的精確量，因此采用線性隸屬度函數(shù)作為輸出，針對“Big”，“Middle ”，“Small” 3種情況的隸屬度參數(shù)分別為［26，19，－74，－14，］，［28，21，－75，－15，］，［ 30，24，－76，－18，］. 仿真及系統(tǒng)分析本文采用MATLAB軟件中的模糊推理系統(tǒng) FIS( Fuzzy Interference System) 來設(shè)計前述各模糊推理。4) 調(diào)整時間 模糊控制作用下，系統(tǒng)調(diào)整時間在3S之內(nèi)，LQR調(diào)整時間大于3S，在4S之內(nèi)．模糊控制使系統(tǒng)快速性和平穩(wěn)性變好。針對倒立擺的非線性，研究了非線性控制方法中變結(jié)構(gòu)控制的基本思想，并設(shè)計了控制器，仿真分析說明達到了預(yù)期的控制效果。最后還要感謝大學(xué)四年來所有幫助過我的老師，是在他們的教誨下，我接觸并喜歡上了電氣自動化專業(yè)，掌握了堅實的專業(yè)知識，為以后的學(xué)習(xí)工作打下堅實的基礎(chǔ)。,Cyber, 1985, SMC15: 116132.[2]. ZHANG H，BILLINGS S A． Analysing the transfer function of nonlinear systerms in the frequency domain［J］．J Mechanism Systerms and Signal Processing，1993， 7( 5) : 531 550．[3]. 王磊, 王為民．模糊控制理論及應(yīng)用．國防工業(yè)出版社. 1997，22（3），109112.[4]. 郭釗俠，方建安，苗清影。在課設(shè)過程中，我發(fā)現(xiàn)自己許多知識自己都還沒有掌握，而且欠缺一些理論應(yīng)用的能力。結(jié) 論本論文首先用牛頓力學(xué)方法建立了直線一級倒立擺的非線性數(shù)學(xué)模型，并在平衡點附近進行線性化，得到系統(tǒng)的狀態(tài)方程。 ts模型模糊控制系統(tǒng)的建立當系統(tǒng)初始狀態(tài)均為0時，各個變量的狀態(tài)均保持0不變，即各個變量仿真圖的幅度值始終保持0不變，當給與初始狀態(tài)權(quán)重不為0時（平衡點狀態(tài)的系數(shù)給予較大的權(quán)重，；），假定初始狀態(tài)權(quán)為（，0）時，（，0）時的擺角和角速度而當初始狀態(tài)改為（0，）時。最優(yōu)控制系統(tǒng)中Q和R的選擇是相互制約、相互影響的，如果要求控制狀態(tài)的誤差平方積分減少，必然會導(dǎo)致增大能量的消耗；反之，為了節(jié)省控制能量，就不得不犧牲對控制性能的要求。倒立擺系統(tǒng)的LQR控制框圖與極點配置法一致，兩者的不同在于狀態(tài)反饋矩陣的求取方法。相對平衡狀態(tài)的偏移 ,得到迅速修正的程度要依賴于指定的特征根的位置.，在設(shè)置仿真時間為10s的情況下得出的的仿真圖形： 仿真輸出結(jié)果以倒立擺為研究對象 , ,該方法可以保證系統(tǒng)具有一定的動態(tài)和穩(wěn)態(tài)性能 ,不僅滿足閉環(huán)系統(tǒng)的內(nèi)部動態(tài)特性要求 , ,極點配置控制方法可以實現(xiàn)擺桿的倒立平衡控制。0 0 0 10]。0。A41=m/M*g。則系統(tǒng)狀態(tài)方程為：將上式寫成向量和矩陣的形式，就成為線性系統(tǒng)的狀態(tài)方程：是四維的狀態(tài)向量，而系統(tǒng)矩陣 A 和輸入矩陣 B 為下列形式：系統(tǒng)矩陣, a , b, c, d為下列表達式確定的常數(shù)：，選擇擺桿的傾斜角度θ 和小車的水平位置x作為倒立擺桿/小車系統(tǒng)的輸出，則輸出方程為：所謂狀態(tài)反饋，就是用狀態(tài)向量與一個系數(shù)矩陣的積作為控制向量：,控制力u是一個加給小車水平方向的力u ，狀態(tài)變量有四個，所以反饋系數(shù)是個 1 4階的矩陣：,則系統(tǒng)狀態(tài)反饋控制力可用狀態(tài)變量與各自系數(shù)k1 , k2,k3,k4乘積之和的形式表示，即：，：倒立擺桿狀態(tài)變量k1k2k3k4控制力u++++圖 狀態(tài)反饋控制系統(tǒng)框圖極點配置法是以線性系統(tǒng)為對象設(shè)計的狀態(tài)反饋控制器，使閉環(huán)控制系統(tǒng)的特征根（極點） A和輸入矩陣B 為：,，矩陣 A的特征值是方程 的根. 因此，該系統(tǒng)的特征根分別為：特征根之一S3的實部是正值，所以該系統(tǒng)是不穩(wěn)定的。elsepoly=long+short。%simplifies inputnum=[m*l/q 0 0]den=[1 b*(l+m*l^2)/q (M+m)*m*g*l/q b*m*g*l/q 0]kd=20kp=1000ki=1numPID=[kd kp ki]。 擺角PID控制器設(shè)計仿真分析 設(shè)計PID控制器，觀察倒立擺PID閉環(huán)控制系統(tǒng)階躍響應(yīng)曲線。PID控制器的數(shù)學(xué)描述為：式中u(t)為控制輸入，e(t)=r(t)c(t)為誤差信號，r(t)為輸入量，c(t)為輸出量。倒立擺控制系統(tǒng)是一個復(fù)雜的、不穩(wěn)定的、非線性系統(tǒng)，：如非線性問題、魯棒性問題、鎮(zhèn)定問題、其控制方法在軍工、航天、機器人和一般工業(yè)過程領(lǐng)域中都有著廣泛的用途，如機器人行走過程中的平衡控制、火箭發(fā)射中的垂直度控制和衛(wèi)星飛行中的姿態(tài)控制等。這樣網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度大大加快，泛化能力增加，并在一定程度上回避了梯度優(yōu)化算法帶來的局部極小值問題。從這些文獻中可以看出，常規(guī)的模糊控制器的設(shè)計方法有很大的局限性。對倒立擺這樣的一個典型被控對象進行研究，更重要的是實現(xiàn)其控制穩(wěn)定的過程中不斷發(fā)現(xiàn)新的控制方法，探索新的控制理論，并且可以促成相互間的有機結(jié)合。關(guān)鍵詞：倒立擺 控制器 PID控制 matlab simulink 仿真畢業(yè)設(shè)計說明書（論文）外文摘要Title A fuzzy PID controller for nonlinearand uncertain systemsAbstractIn order to systems that contain nonlinearities or uncertainties, control strategies must deal with the effects of these. Since most control methods based on mathematical models have been mainly focused on stability robustness against nonlinearities or uncertainties, they are limited in their ability to improve the transient response. In this paper, a nonlinear fuzzy PID control method is suggested, which can stably improve the transient responses of systems disturbed by nonlinearities or unknown mathematical characteristics.