高斯白噪声matlab代码 推车上线性二次高斯控制倒立摆 使用LQR和LQR控制器组合来稳定倒立摆的完整非线性系统 实现目标： 使用状态空间技术的MIMO动态系统建模。 将整个非线性系统数字化线性化。 分析了任何状态空间表示形式的开环和闭环稳定性。 使用极点放置技术设计了线性状态反馈控制器。 使用线性二次调节器（LQR）技术设计最佳的线性状态反馈控制器。 在给定高斯白噪声干扰和测量噪声的情况下，设计了卡尔曼滤波器，这是一种最佳的全态估计器。 将最佳全状态反馈LQR与最佳全状态估计器（LQE或卡尔曼滤波器）组合，以获得基于传感器的线性二次高斯（LQG）控制器。 使用的语言： Matlab的 乳胶 每个文件的使用： -具有明确定义的问题陈述和方法的可执行文件 Linear_Quadratic_Gaussian_InvertedPendulum.pdf-已发布的文档，用于快速检查解决方案和代码 -用于Lqg控制器的Simulink模型 -使用拉格朗日方程式为您提供线性化的运动方程式 -动画，当我们输入数据进行仿真时可轻松直观地检查购物车上的摆锤

pid控制器设计代码matlab 可靠的倒立摆控制 在这里，作为一个交流项目的一部分，在MATLAB中创建并仿真了许多控制器，例如PID，模糊逻辑和鲁棒控制器以及模糊逻辑控制器。要运行仿真，请首先提取zip文件的所有组件，以查看zip文件的仿真。 PID控制器，查看PID.m代码并在MATLAB中运行以查看控制器的输出。要查看模糊逻辑控制器的仿真，请打开Fuzzy_controller.slx simulink模型，并在simulink中运行仿真以查看控制器的稳定状态。摆锤的角度非常接近垂直方向。 要查看鲁棒模糊逻辑控制器的仿真，请打开Robust_Fuzzy_controller.slx simulink模型，并在simulink中运行仿真，以查看控制器以非常接近垂直方向的角度稳定摆锤。 创建了一份报告，其中详细提到了这些仿真的设计方式，并比较了每个控制器的性能。

单摆 的matlab代码 - 现代控制理论实验课 matlab倒立摆仿真代码和动画演示 使用matlab的倒立摆建模和仿真设计 使用了状态反馈控制器设计闭环反馈控制系统 实现了动画演示 文档说明：（中文字符显示有些问题，后期更改，系统的simulink搭建很简单，这里没有给出） 系统分析文件夹 A .m 输入为加速度的情况下的开环系统.m文件 F .m输入为力 开环系统的m文件 State_FeedBack_controller.m 输入为加速度的闭环系统的m文件 动画演示文件夹 sys.m 生成整个控制系统的s函数 pendan.m显示动画的s函数 dh.mdl 最终的动画倒立摆simulink的搭建

倒立摆 该项目模拟C ++中的倒立摆

pid控制器代码matlab 倒立摆 我的四年级工程项目的存储库，“使用机器学习控制倒立摆”。 该代码是使用MATLAB和Simulink编写/创建的。 “ main_training.m”用于通过模拟由失谐PID控制器控制的倒立摆的许多不同初始条件来生成训练数据集。 该系统作为Simulink模型包含在“ pid_ss.slx”中。 “ state_space.m”是一个函数，该函数根据输入参数返回倒立摆系统的state_space表示。 'scaling.m'可用于将数据缩放到-1和1之间，同时保存缩放因子。 生成此数据后，可以使用MATLAB回归学习器和神经网络拟合工具来训练和导出机器学习模型。 “ ml_ss.slx”是用于机器学习回归模型的Simulink模型。 训练完模型后，可以使用“ model_for_simulink.m”将其转换为Simulink-able格式。 在MATLAB功能块“ ml_ss.slx”中更改模型名称，并确保比例因子在工作空间中，将允许模型控制摆。 “ nn_ss.slx”是神经网络的Simulink模型。 使用神经网络拟合工具时，可以将网络导出

旋转倒立摆的滑模和LQR控制 lqr.mdl实现了用于旋转倒立摆的线性二次调节器 smc.mdl具有针对相同RIP模型的滑模控制器实现 有关任何文档，请阅读report.pdf

二阶倒立摆matlab代码倒立摆模型 该报告介绍了一个倒立摆的例子以及用于设计和实现模糊控制器的典型程序。 为了模拟模糊控制系统，必须指定倒立摆的数学模型。 使用MATLAB集成了表示钟摆数学模型的代码，实现了隶属函数。 数学模型由二阶微分方程表示，该方程需要在Matlab中使用ode23命令才能求解。

课程模拟项目——带模糊控制器的倒立摆 在这个项目中，一个由简单模糊控制器控制的倒立摆系统在 Matlab 环境中进行了仿真。 主要参考书是《模糊控制》[1]。 主要目的是评估不同参数的效果。 共有三种类型的文件：支持的函数、仿真函数和仿真结果。 支持的功能 倒立摆系统模型InvertedPendulum.m : 根据上一时间步长的值计算当前环境值； 四阶 Runge Kutta 方法ODE_RK.m ：使用四阶 Runge Kutta 方法求解 ODE。 它用于InvertedPendulum.m ； Fuzzy Controller FuzzyController.m : 根据用户的设置和测量值计算将传递到倒立摆系统的力。 它仅包含两个输入和一个输出。 一种输入是角度误差。 另一个输入是角速度误差。 输出是力。 ConvertEps2Pdf.sh : 将仿真结果从 eps 图形转换

倒立摆 对倒立摆问题的强化学习解决方案的调查。 介绍 倒立摆问题可以简明地定义为创建一个系统，该系统使用致动器沿轨道移动推车，并使用传感器来揭示推车和摆的状态，从而自动平衡附着在轨道上的推车上的旋转摆。 给定特定的倒立摆系统，解决问题就等于选择使用哪种传感器，可以选择制定近似于所涉及物理的确定性或随机模型，最重要的是找出有效的控制策略。 它是控制理论和动力学中的经典问题，可以作为开发实时控制算法的良好测试平台。 注意到问题在自然界和人造世界中的普遍性，可以很好地证明人们理解问题的动机。 例如，每个人在站立时都需要不断进行调整以防止摔倒，因此我们所有人在坐着或四处走动时都会反复解决此问题的一个更为困难的版本。 问题表述 长度为l的摆锤的一端具有质量m ，并通过铰链连接到质量为M的手推车，该摆锤能够通过在手推车上施加一定的力F来旋转。 通过假设，忽略了小车在地面上的摩擦以及摆锤在小车上的摩擦

介绍 这是论文的源代码库： Moore, JK 和 van den Bogert, A.“安静的常设控制器参数识别：方法比较”，2015 年。 该存储库包含或链接到重现论文中的结果所需的所有信息。 可以通过 CI 系统查看最新呈现的 PDF 版本： 许可证和引用 此存储库的内容已根据。 如果您使用我们的工作，我们要求您引用我们。 获取源码 首先，导航到文件系统上的所需位置，然后使用 Git 克隆存储库并切换到新目录： $ git clone https://github.com/csu-hmc/inverted-pendulum-sys-id-paper.git $ cd inverted-pendulum-sys-id-paper 或者使用 wget 下载，解压 zip 文件，然后切换到新目录： $ wget https://github.com/csu-hmc/inver