内容概要：本文详细介绍了利用Matlab及其Simulink环境完成一阶倒立摆系统的双闭环PID控制设计全过程。从引言部分介绍倒立摆作为经典控制问题的意义出发，逐步深入到具体的建模、控制器设计（内外环PID）、代码实现细节，再到最终的仿真测试环节。文中不仅展示了相关MATLAB代码片段，还强调了各部分之间的关联性，特别是双闭环PID控制对于提高系统稳定性的重要作用。同时，作者提到可以通过调整PID参数获得更佳性能表现，并且通过实际实验进一步验证了所提出方法的有效性。 适合人群：对自动化控制理论感兴趣的学生和技术人员，尤其是那些希望深入了解PID控制原理及其具体应用场景的人群。 使用场景及目标：适用于高校教学实验、科研项目研究或者个人兴趣爱好者的自学材料。主要目的是帮助读者掌握一阶倒立摆系统的建模方法、双闭环PID控制器的设计思路以及如何借助Matlab/Simulink平台来进行有效的仿真测试。 其他说明：随附有详细的实验报告和视频教程，便于读者更好地理解和操作。

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基于神经网络的一阶倒立摆控制 Inverted-pendulum 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍 两个模型均采用传统LQR控制器控制一阶倒立摆，为了体会学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果 模型来自万能的Github，个人部分：将神经网络代替LQR控制器，实现控制效果 Modle1 Modle1基于Matlab的SimMechanics工具箱，建立一阶倒立摆的物理仿真模型，模拟真实倒立摆的受力情况 Initial 运行“dlb_DataFile.m”文件，为仿真模型提供初始化参数设置 运行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” 4输入：位置、速度、角度、角速度 1输出：加速度 Process 将保存在工作区的数据以“.mat”的文件格式保存到“File”文件夹 运行“BP.m”代码，拟合训练BP神经网络，并生成可供Simulink调用的网络模块 替换原有的LQR控制器，再次运行文件，观看倒立摆的摆动幅度、稳定时间 Modle2 Modle2基于纯数学模型，

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（1）输入力，输出小车位置与摆杆角度。 （2）考虑地面摩擦、摆杆质量、惯性等。 （3）串级PID控制器，分位置环与角度环。 （4）配套m文件，进行全面初值设置与结果精美绘制。 （5）PID参数已调好。 （6）施加推力扰动，可进行扰动分析。

一阶倒立摆离散模型的python实现 所需的第三方库： 麻木matplotlib

好东西，关于倒立摆的一些控制知识，还有毕业设计的格式！！！

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二阶倒立摆matlab代码作业00 这些介绍性任务旨在为Matlab编码练习做准备。 其中包括代码审查和管理系统的设置，以及解决微分方程的计算方法的基本介绍。 如果您还没有一个GitHub帐户，请创建一个。 GitHub将是分配作业，提交完整的代码和其他练习的主要方式。 它使用Git源代码管理系统，该系统对于许多软件项目中的版本控制，错误修复和问题跟踪很有用。 建议执行以下附加任务。 在要用于编码的本地计算机上设置。 对于您的代码，还要设置一个本地存储库，它是一个可识别Git的目录。 与git的大部分交互将在命令行终端进行。 但是，使用Git能够以可视方式跟踪代码更改也可能会有所帮助。 建议完成Git教程。 提供了许多出色的教程，其中包括与PC分开运行的沙盒版本：和。 Matlab的最新版本也与Git集成在一起，其中有和。 尝试了解如何克隆或检出存储库以及提交更改。 通过电子邮件将您的GitHub用户名发送给教师。 这样一来，您就可以被邀请加入课程的“课堂”站点。 熟悉Matlab求解常微分方程的工具。 该演示演示了如何模拟在地面上弹跳的球。 特别是，请ode23 （或ode45 ）命

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