倒立摆 adams matlab,基于adams和matlab的一级倒立摆联合仿真

基于adams和matlab的一级倒立摆联合仿真

基于 PRO/E,ADAMS 和 MATLAB/SIMULINK的双回路 PID 控制一级倒立摆联合仿真目录一、倒立摆简介1、概述2、倒立摆分类3、倒立摆控制方法二、联合仿真流程三、基于 PRO/E 的一级倒立摆三维建模四、基于 ADAMS 的一级倒立摆模型设计五、ADAMS 和 MATLAB/SIMULINK 的联合仿真六、一级倒立摆的双回路 PID 控制策略1、一级倒立摆的角度控制2、一级倒立摆的双闭环控制3、一级倒立摆摆杆长度参数对控制策略的影响七、问题总结参考文献一、倒立摆简介1、概述倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许多典型问题：如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。同时，其控制方法在军工、航天、机器人和一般工业过程领域中都有着广泛的用途，如机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制和卫星飞行中的姿态控制等。倒立摆系统按摆杆数量的不同，可分为一级，二级，三级倒立摆等，多级摆的摆杆之间属于自由连接(即无电动机或其他驱动设备) 。倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。图 1.1 一级倒立摆2、倒立摆分类(1)直线型倒立摆它是最常见倒立摆系统,也称车摆装置,根据目前的研究它又分为 1，2，3，4 级车摆,典型结构图如图 11.2 所示,图中以三级车摆为例,它是由可以沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车之上的匀质长杆组成的系统,小车可以通过转动装置由力矩电机、步进电机、直流电机或者交流伺服电机驱动,车的导轨一般有固定的行程,因而小车的运动范围都是受到限制的。图 1.2 直线型倒立摆(2)环型倒立摆环型倒立摆也称摆杆式倒立摆,如图 1.3 所示,图中以二级为例,一般是由水平放置的摆杆和连在其端接的自由倒摆组成,原理上也可以看成是车摆的轨道为圆轨情况,摆杆是通过传动电机带动旋转的。此摆设计好了可以摆脱普通车摆的行程限制,但是同时带来了一个新的非线性因素:离心力作用。图 1.3 环形倒立摆(3)旋转式倒立摆环型摆也叫旋转式倒立摆,但是这里的旋转式倒立摆不同于第二种的环型摆,它的摆杆(旋臂)是在竖直平面内旋转的,而环型摆摆杆是在水平面旋转的,如图 1.4 所示。图中倒立摆系统是单级旋转倒立摆,将摆杆安装在与电机转轴相连的旋臂上,通过电机带动旋臂的转动来控制倒摆的倒立,整个系统复杂，不稳定。图 1.4 单级旋转式倒立摆(4)复合倒立摆系列复合倒立摆为一类新型倒立摆,由运动本体和摆杆组件组成,其运动本体可以很方便的调整成三种模式,一是(2)中所述的环形倒立摆,还可以把本体翻转 90 度,连杆竖直向下和竖直向上组成托摆和顶摆两种形式的倒立摆。3、倒立摆控制方法控制器设计是倒立摆系统的核心内容,因为倒立摆是一个绝对不稳定的系统,为了实现倒立摆稳定性控制并且可以承受一定的干扰,需要给系统设计控制器,目前典型的控制器设计理论有:a.PID 控制。通过机理分析建立动力学模型,使用状态空间理论推导出非线性模型,并在平衡点处进行线性化得到系统的状态方程和输出方程,从而设计出 PID 控制器实现控制。b.状态反馈控制。使用状态空间理论推导出状态方程和输出方程,应用状态反馈实现控制“如刘珊中等应用状态反馈和 Kalman 滤波相结合的方法,对二级倒立摆平衡系统进行控制。c.利用云模型实现对倒立摆的控制。用云模型构成语言值,用语言值构成规则,形成一种定性的推理机制。d.模糊控制。模糊控制是采用模糊化，模糊推理，解模糊运算等的模糊控制方法。其主要工作是模糊控制器的设计。现以倒立摆控制来简单说明模糊控制器设计的一般方法。以摆杆的倾角和速度作为输入变量“可以将倾角描述成:向左倾角大;中;小;向右倾角小;中;大。速度描述成:倒得非常快;快;慢;静止;升得慢;快;非常决。它们都可以用模糊语言变量来表示用类似的模糊集合可以对控制小车运动的输出进行定义。接着定义某些隶属函数,这个安排隶属度的过程就是对变量实现模糊化的过程“接着是建立一系列的模糊规则,如:如果摆杆向左倾斜大并倒的非常快,那么向左作快运动;如果摆杆向左倾斜大并升的慢,那么向左作慢运动,等等。最后,模糊输出被分解成可以加到小车上的确切的驱动电压,这个过程为解模糊判决。此外,还有对倒立摆的双闭环模糊控制方案。e.神经网络控制。神经网络能够任意充分地逼近复杂的非线性关系,它能够学习和适应严重不确定性系统的动态特性,所有定量或定性的信息按等势分布储存与网络内的神经元,有很强的鲁棒性和容错性,也可将 Q 学习算法和 BP 神经网络有效结合,实现状态未离散化的倒立摆的无模型学习控制。以及杨振强等为解决模糊神经网络在控制多变量系统时的规则组合爆炸问题,提出用状态变量合成模糊神经网络控制倒立摆。f.自适应控制。主要为倒立摆设计各种自适应控制器。上述控制算法大都针对倒立摆工作在平衡点的稳定控制“本论文设计的控制器首先是能实现倒立摆的起摆,在摆起到平衡位置附近时再切换至稳定控制。二、联合仿真流程本文以一级倒立摆为研究对象，建立的倒立摆由轨道，滑块，摆杆和转轴组成，滑块在轨道上做往复的直线运动，摆杆绕滑块做转动。具体的联合仿真流程如下：1、在 PRO/E 软件里建立上述各个零件的三维模型，然后进行装配。装配后的组件另存为 x_t 文件，输入到 ADAMS 里。2、将 PRO/E 的生成的三维模型导入 ADAMS 中，在 ADAMS 中定义各零件的质量，施加固定副、移动副和转动副，然后建立输入和输出的状态变量(输入为作用在滑块上的水平力，输出为滑块的位移和摆杆相对于竖直方向的角度) ，最后将生成的 adm 文件导出到MATLAB。3、将 ADAMS 生成的倒立摆模型导入 MATLAB，建立控制模型(采用PID 双闭环的控制方法) ，设置好参数之后进行联合仿真。三、基于 PRO/E 的一级倒立摆三维建模1、在 PRO/E 中建立一级倒立摆的三维模型，摆杆的初始位置为竖直方向。2、在组装零件时需要注意，为了保证倒立摆模型导入 ADAMS 里面之后位置正确(即摆杆摆动平面为 X-Y 平面) ，需要使导轨安装的长度方向沿组件默认坐标轴的 x 轴方向，其中心与组件坐标轴中心重合。3、建立倒立摆之后，保存副本，选择 x_t 文件格式保存。图 3.1 一级倒立摆的 PRO/E 模型四、基于 ADAMS 的一级倒立摆模型设计1、将 PRO/E 生成的 x_t 文件导入 ADAMS 中，选择 file-import，文件类型选择 x_t，找到 PRO/E 的文件导入。导入的文件如下图所示，可以看到，摆杆的运动平面在 x-y 平面内，轨道的质心与 ADAMS 的默认坐标轴原点重合。图 4.1 导入 ADAMS 的倒立摆三维模型2、设置文件的保存路径。为了避免 PRO/E 文件导入和 MATLAB 程序运行失败，我们将 ADAMS 的保存路径设在根目录下，文件名为英文字符，PRO/E