倒立摆matlab仿真_控制系统设计实例

本文的研究内容及安排如下：

第一章是对倒立摆系统的介绍和分析，简要介绍了对倒立摆系统研究的历程，并对倒立摆系统进行建模，推倒出了倒立摆系统的状态空间表达式；

第二章简要介绍了模糊控制的基本原理；

第三章简要介绍了BP神经网络；

第四章分别用常规PID、最优控制理论以及神经网络模糊控制实现了对倒立摆系统的控制，并对倒立摆系统的响应结果进行比较；

第五章是结论，对论文做了总结，并提出了存在的一些问题。

本论文研究的课题属于控制理论范畴，涉及的知识面比较广，还过本论文的研究和论述，将力学、运动学、控制理论、神经网络以及模糊控制等理论交叉结合，实现了倒立摆模型的控制和仿真。

本文的主要研究内容如下：

1.采用了牛顿定律以及力矩平衡方程，建立了单级倒立摆系统的模型，并

推导出了倒立摆系统的状态空间表达式。

2.介绍了相应的模糊控制理论以及模糊控制器的基础理论，并对建立模糊

系统的步骤进行了详细的阐述。

3.介绍了神经网络的基本概念，并对其中的BP算法进行了阐述。

4.先分别采用了PID控制和最优控制实现了对倒立摆系统的控制,  然后用MATLAB中提供的辅助自适应神经网络模糊推理工具ANFIS对模糊推理系统进行了训练,建立了针对倒立摆的神经网络模糊控制系统。

5.使用MATLAB中的Simulink建立倒立摆系统的模型，并把模糊控制器的作用结果用Scope模块显示出来，使能够更加直观地了解模糊控制的效果。

本文实现了对倒立摆系统的控制和仿真，取得了满意的效果，但是在某些方面还存在着某些局限或者需要更进一步发展：

(1)建立的倒立摆模型只是在较小的范围内适用;

(2)由于训练数据来源于MATLAB中提供的slcp.mdl模型,因而训练所得的模糊推理系统不够准确;

(3) 该方法过分依赖人类直接控制被控对象的经验。

目录

摘要

Abstract

引言 1

1倒立摆系统的仿真模型3

1.1 倒立摆系统概述3

1.2 倒立摆系统的应用和稳定性3

1.3 倒立摆系统的建模4

2  模糊控制基本原理9

2.1 模糊控制概述9

2.2 模糊控制理论的数学基础9

2.3 模糊控制的基础理论11

2.4模糊控制系统16

2.5 模糊控制器18

3  BP神经网络21

3.1 BP神经网络的网络结构21

3.2 BP神经网络的学习算法21

3.3 BP神经网络的设计22

3.4 BP神经网络的不足23

4 倒立摆系统的控制设计和仿真25

4.1倒立摆系统的PID控制25

4.2 倒立摆系统的最优控制26

4.2.1 LQR最优调节器原理26

4.2.2倒立摆系统的状态方程系数27

4.2.3倒立摆响应结果28

4.3 倒立摆系统的神经网络模糊控制29

4.3.1 SIMULINK和MATLAB模糊工具箱简介29

4.3.2未加控制时系统的研究和仿真30

4.3.3获得数据32

4.3.4 建立神经网络模糊推理系统33

4.3.5 倒立摆神经网络模糊控制系统仿真34

5 结论37

谢辞38

参考文献39

附录40

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