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，

强化学习的倒立摆程序，用MATLAB语言编写，可在maltab上运行。

基于MATLAB的倒立摆模糊控制 本文主要介绍了基于MATLAB的倒立摆模糊控制系统的设计和实现。倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论设计及测试的理想实验平台。倒立摆系统控制涉及到机器人技术、控制理论、计算机控制等多个领域。 一、倒立摆控制系统的特点 倒立摆系统是一种典型的控制对象，它具有不稳定、高阶次、多变量、强耦合的非线性系统的特点。同时，实际机械系统中存在的各种摩擦力，实际倒立摆系统亦具有一定的不确定性。倒立摆系统的控制涉及到许多典型的控制问题：非线性问题、随动及跟踪问题、鲁棒性问题、非最小相位系统的镇定问题等等。 二、传统控制方法的缺陷 传统控制方法主要是使用经典控制理论和现代控制理论。它们都以精确的系统数学模型为控制对象。但是，这些方法都有一个基本的要求：需要建立被控对象的精确数学模型。然而，随着科学技术的迅猛发展，各个领域对自动控制控制精度、响应速度、系统稳定性与适应能力的要求越来越高，所研究的系统也日益复杂多变。由于一系列的原因，诸如被控对象或过程的非线性、时变性、多参数间的强烈耦合、较大的随机干扰、过程机理错综复杂、各种不确定性以及现场测量手段不完善等，难以建立被控对象的精确模型。 三、模糊控制理论 模糊控制理论是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法。该方法首先将操作人员或专家经验编成模糊规则，然后将来自传感器的实时信号模糊化，将模糊化的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，将推理后得到的输出量去模糊化后加到执行器上。模糊控制理论能够克服传统控制方法的缺陷，达到实际设计要求。 四、MATLAB在倒立摆模糊控制中的应用 MATLAB是一种高级编程语言和环境，广泛应用于科学计算、数据分析、算法开发、可视化等领域。MATLAB在倒立摆模糊控制中可以用于实现模糊控制算法、模糊规则的建立、模糊推理的实现等。 五、结论 本文介绍了倒立摆控制系统的设计和实现，讨论了传统控制方法的缺陷，并介绍了模糊控制理论的基本原理和应用。MATLAB是一种强大的工具，可以用于实现倒立摆模糊控制系统。

模糊控制一级倒立摆仿真.zip

包括2013 年全国大学生电子设计竞赛——简易旋转倒立摆及控制装置（C题 ）源码及真题pdf文件，主控采用stm32f407zgt6，驱动板使用tb6612，成功实现所有要求，要求如下： 1．基本要求 （1）摆杆从处于自然下垂状态（摆角 0°）开始，驱动电机带动旋转臂作 往复旋转使摆杆摆动，并尽快使摆角达到或超过-60°~ +60°； （2）从摆杆处于自然下垂状态开始，尽快增大摆杆的摆动幅度，直至完成 圆周运动； （3）在摆杆处于自然下垂状态下，外力拉起摆杆至接近 165°位置，外力 撤除同时，启动控制旋转臂使摆杆保持倒立状态时间不少于5s；期间 旋转臂的转动角度不大于90°。 2．发挥部分 （1）从摆杆处于自然下垂状态开始，控制旋转臂作往复旋转运动，尽快使 摆杆摆起倒立，保持倒立状态时间不少于10s； （2）在摆杆保持倒立状态下，施加干扰后摆杆能继续保持倒立或2s内恢复 倒立状态； （3）在摆杆保持倒立状态的前提下，旋转臂作圆周运动，并尽快使单方向 转过角度达到或超过360°； （4）其他。

matlab模糊PID控制二阶倒立摆仿真.zip

四级倒立摆的变论域自适应模糊控制。 介绍了关于四级倒立摆的变论域自适应模糊控制的详细说明，提供控制理论工程的技术资料的下载。

尝试在simulink中运行文件时，它显示- 在 flag=1 调用期间由 S-function 返回的状态导数必须是长度为 4 的实向量。 而我在 flag=1 中保持长度为 4，并且我使用了实代数方程。 不，复杂向量的问题来了。 为什么会出现这个错误？？ 请帮忙。

（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。

为了对一级倒立摆这个非线形、强耦合、多变量和自然不稳定系统的平衡性进行有效地控制,首先利用lagrange方程对系统进行了数学建模,设计了LQR控制器对其进行稳定性控制,并利用遗传算法优化加权矩阵,得出了比较理想的控制参数,最后利用Matlab对控制结果进行了仿真和分析。实验结果表明,LQR控制方法具有较强的鲁棒性和较好的控制效果。