倒立摆系统是一个典型的自然不稳定系统的非线性强耦合，强耦合和快速运动，一个典型的控制对象，这一直是很多研究，许多研究的主题。
过推导和分析倒立摆的数学模型，重点讨论了模糊控制器的设计和仿真。真结果表明，模糊控制器可以很好地控制倒立摆。立摆;模糊控制;非线性运动;强耦合中图分类号：TP274文献标识码：A文章编号：1004-373X（2010）07-0135-03Recherche模糊控制器摆inverséHUANG梅，张河（西南石油大学，成都610500，中国）摘要于：倒立摆系统是不稳定的系统，其特征在于强耦合多元，非线性，强和快速联接和吸引的很多学者设计模拟关注的典型控制对象模糊控制器被扣除和分析的倒立摆和仿真结果的数学模型讨论表明，模糊控制器可以很好地控制倒立摆。键词：倒立摆，模糊控制;强耦合倒立摆为高阶，多变量，非线性和高度耦合的，能有效地反映许多基本控制问题，如稳定的问题，非线性问题，路粘问题的不稳定开环系统然后可以研究这些问题作为倒立摆等问题的对象。期以来，作为典型控制的对象，倒立摆吸引了众多专家和研究人员的重视和研究[1]。此，无论在理论上还是在方法上，研究典型的受控物体如倒立摆都很重要。立摆系统的研究中最常用的方法是模拟使用Matlab和Simulink其集成工具倒立摆[2]。过学习自动控制的相关理论及使用该系统倒立摆高线性的，用于线性倒立摆不同的控制器可以被设计，例如PID控制器，根路径控制器，恒温阀芯回复控制器频域，最优控制控制器和模糊控制器，其中PID控制器，根轨迹控制器和频域响应控制器是常见的传统控制器。们不会在这里仔细讨论它们。文件主要设计了模糊倒立摆控制器。行研究。前，关于用模糊控制器对倒立摆进行实时控制的研究很少。而，由于模糊控制是智能控制，它是强大的，稳定的，它的算法很简单，它可以在对实时性要求高的情况下使用。论上可以通过控制倒立摆来获得更好的控制。效倒立摆系统及其数学模型倒立摆系统是一个自稳定系统，其实验模型存在一些困难。而，假设，一些次要因素忽略后，倒立摆系统可被认为是典型的刚性体的系统，该系统的动力学方程可以通过应用系统的经典力学的理论来建立惯性坐标[3]。略了空气和各种摩擦的阻力后，在地板上的线性倒立摆系统可以概括在由滑架和均质条的系统中，如示于图1记住该台车的质量为m，则摆质量为m时，摆的旋转中心和所述杆的中心之间的距离，外力作用于系统是F，重力加速度是G和角度是钟摆，即垂直方向和垂直方向之间的摆角的是在顺时针方向上的正方向的角度，x是位移滑架的水平方向，水平方向是正方向，水平方向是负方向。
Analy分别分析吊运车和摆的强度和u用来表示控制对象的输入力F。立摆系统的动态方程如下：（I ML2）-mglφ毫升=（N M） B-毫升= U（1）在上述等式中进行拉普拉斯变换和如下获得的传递函数：φ（S）U（S）= mlqs2s4 b（I ML2）qs3-第（m M）mglqs2-bmglqs（2）其中：q=（M M）（I ML2 ） – （毫升）2.图1中的线性倒立摆系统的被变换和空间最终状态方程如下：= – （I ML2）BI（M M） Mml2m2gl2I（M M） Mml2000010-mlbI（M M） Mml2mgl第（m M）I（M M） Mml20•xφ 0I ml2I（M M） Mml20mlI（M M） Mml2 UY = =xφ10000010xφ 00U（3）模糊控制器模糊控制的设计理论是由计算机基于所述模糊集理论，模糊语言变量和模糊推理的数字控制理论。为在设计系统时不需要建立受控对象的精确数学模型，所以它已被广泛使用。此，模糊控制对于倒立摆等高度非线性系统的研究具有很大的优势。控制线性和非线性控制的角度来看，模糊控制是一种非线性控制的：的视图智能控制器的点，模糊控制属于智能控制的类别，并成为一个控制智慧重要而有效。式。
糊控制系统是一种基于规则的知识型控制系统[4]。主要特点是：…）“形式语言控制规则，如果规则的一部分被用作”前提条件”，也就是被观察的系统状态，并包括一个声明。糊是部分的状态和预期的状态，间隙变更和控制（模糊命题）的电平的速率之间的间隙，然后作为“结论”，其指示系统如何减少或消除当前状态和系统的预期状态之间的间隙，形成了一个模糊命题描述控制的基础上的模糊控制器的工作原理的分析量。的操作原理可以概括为如下：首先，模糊控制器的输入被转换成模糊量，其中使用由软判定的系统，并且该软判决系统根据控制规则关系确定，应用的算法。断得到控制器的模糊输出控制量。后，去模糊化计算可以获得精确的控制值来控制受控对象[6]。糊控制器设计模糊控制器设计过程如下：（1）确定输入变量和输出变量。枢轴角θ，角速度θ枢轴•滑架的x位移和速度x•作为状态变量，这四个状态变量被用作控制器的输入和作用在托架上的力用作模糊控制。备的输出。θ枢转角度，倾斜θ•的角速度，位移的x中的滑架的隶属函数和速度x•分别示于图2至5，则库的位移XFIG 5速隶属函数的penduleFig 4个隶属函数的角速度的钟摆图3隶属函数的角度的图2隶属函数（2）设计模糊。里，控制器的T-S被选择：该控制器可以详尽推断作用于基于输入数量滑架的控制信号，然后写对应于每个输入的输出的模糊规则。
共为此设计定义了16条规则。中i1f1和i1f2表示角度θ为“大”和“小”; i2f1和i2f2表示角速度“快”和“慢”; i3f1和i3f2表示位移x是“远”和“接近”; i4f1和i4f2代表速度“快”和“慢”。果θ= i1f1和i2f1 =并且x =和= i3f1 i4f1，则F =41，4θ 10 4.28 3，16x 0，34ifθ= i1f1和i2f1 =并且x = i3f1 = i4f2然后F =40，4θ 10 4.28 3，16x 0，21ifθ= i1f1和i2f1 =并且x =和= i3f2 i4f1，则F =41，4θ 10 4.28 3，16x θ= i1f1和i2f1 =并且x =和= i3f2 I4f2，则F =40，4θ 10 4.28 3，16x 0，21ifθ= i1f1和i2f2 =并且x =和= i3f1 i4f1，则F =38，6θ 10 3，16x 4.28-0，05ifθ= i1f1和i2f2 =并且x =和= i3f1 i4f2，则F =37，6θ 10 3，16x 4，28-0，18if θ= i1f1和i2f2 =并且x =和= i3f2 i4f1，则F =38，6θ 10 3，16x 4，28-0，05ifθ= i1f1和i2f2 =并且x =和= i3f2 i4f2，则F =37，6θ 10 3，16x 4，28-0，18ifθ= i1f2和i2f1 =并且x =和= i3f1 i4f2，则F =37，6θ 10 3，16x 4.28 0 ，18IFθ= i1f2和i2f1 =并且x =和= i3f1 i4f2，则F =38，6θ 10 4.28 3，16x 0，05ifθ= i1f2和i2f1 =并且x =和= I3f2 i4f1，然后F =37，6θ 10 4.28 3，16x 0，18ifθ= i1f2和i2f1 =且x = E i3f2 T = i4f1，则F =38，6θ 10 4.28 3，16x 0，05ifθ= i1f2和i2f2 =并且x =和= i3f1 i4f1，则F =40，4θ 10 3，16x 4，28-0，21ifθ= i1f2和i2f2 =并且x =和= i3f1 i4f2，则F =41，4θ 10 3，16x 4，28-0，34ifθ= i1f2和i2f2并且x = =和= i3f2 i4f1，则F =40，4θ 10 3，16xθ= 4.28〜0.21。果i1f2和i2f2 =并且x =和= i3f2 i4f2，则F = 10 3.16 41.4θ x 4.28-0.34（3）设计模糊控制器。定所述输入变量，输出变量和模糊控制器的模糊规则后，可以根据上述条件设计模糊控制器，即，在命令窗口中的模糊输入来自Matlab。
FIS编辑器的界面出现，可以在这里轻松修改。糊推理系统是必需的，修改后的文件称为pendulum.fis。（4）用倒立摆构建模糊控制系统。据模糊控制器和所述倒立摆模型的分析，如图可以获得倒立摆控制系统的结构。6。6倒立摆控制系统的结构，其具有专为倒立摆的仿真模型的Simulink模糊控制系统，双击模糊逻辑控制器模块，输入pendulum.fis上面创建的文件名在参数中，然后在Matlab [5]的命令窗口中输入以下命令：readfis; fismat readfis =（“pendulum.fis”）这两个命令可用于玩在工作区Matlab的取得的文件，允许Simulink和文件之间的连接一样，然后控制系统的编译。
整的系统仿真[7]。拟结果如图7所示。7控制倒立摆的模糊控制器模拟方案如图4和图5所示。照图6。图7所示，机舱位置的输出曲线可以很好地遵循给定的音调响应信号。们可以看到，曲线的传球低，调整时间短，稳态误差等于0，稳定性和系统稳定性都好。真结果表明，与传统控制器相比，模糊控制器可以更好地控制系统，取得更好的效果。也表明系统的线性化非常相似，模糊控制器的设计是可行的。糊控制具有鲁棒性和稳定性，简单算法等特点。可以在非常苛刻的时间实时使用，从而满足控制要求和更好的控制效果。
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