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一级倒立摆的可视化建模与稳定控制设计
一级倒立摆的可视化建模与稳定控制设计;一、倒立摆系统的研究动态及意义;倒立摆的应用;倒立摆的分类;倒立摆的特点;倒立摆系统的研究步骤;二、倒立摆系统的数学建模;进行拉普拉斯变换;系统稳定性及能控能观性分析;三、BP神经网络的设计;样本选取;采集样本，尽量是样品对称均匀分布，样本为：;以下是BP网络训练程序：
X=[0.26 0.24 -2.5 -2.5;0.235 -0.5 -0.7 0.5;0.11 0.4 -1.7 -0.9;0.14 -0.2 -1.8 2.4;0.14 -0.9 2.3 -1.56;0.06 -0.8 1.53 -1.6;0.06 -0.6 0.7 1.73;0.05 -0.18 -0.23 0.6;-0.28 0.76 2.2 1.2;-0.2318 0.23 -0.24 1.7;-0.13 0.66 -0.2 -2.2;-0.13 -0.2 0.57 2.4;-0.13 -0.8 1.8 0.8;-0.06 0.8 -2.5 2.2;-0.07 0.5 -1.4 -0.7;-0.07 0.15 2.3 -0.7];
T=[-5.99 4.02 -0.95 8.05 -2.99 -7.6 5.98 2.01 8.98 -7.01 -8.49 5 -3.97 7.1 -5.18 3.04];
net=newff(minmax(X),[10 1],{tansig,purelin},trainlm);
net=train(net,X,T);
X1=X;
Y=sim(net,X1);
gensim(net,-1);;生成的神经网络控制器：;3、MATLAB仿真;一级倒立摆系统;初始条件设为[0.1rad,0.5rad/s,0,0],仿真曲线如图所示，上面图线为摆角，下面为小车位移。;右图为未加控制器前的系统阶跃响应曲线，可以看出，摆角和小车位移的曲线都是发散的。通过与仿真结果比较，可以看出，加了BP神经网络控制器的倒立摆系统，摆角和小车位移曲线趋于稳定，说明所设计的BP神经网络控制器能够起到有效的控制作用。验证了控制器设计的正确性和可行性。;四、GUI设计;在MATLAB中输入guide，然后选择Blank GUI（Default）;设计演示界面;将摆角、小车位移和时间参量，导入到工作区中，供GUI编程使用。;打开之前保存演示界面是生成的fangzhenjieguo.m文件，找到“仿真开始”按钮所对应的回调函数，在函数下方加入程序：
sim(daolibaimoxing);%运行仿真模型
axes(findobj(Tag,axes1));
plot(t,y1);%在坐标轴axes1中画出（t,y1）的关系曲线
axes(findobj(Tag,axes2));
plot(t,y2);%在坐标轴axes2中画出（t,y2）的关系曲线
;接着我们打开fangzhenjieguo.fig文件，单击“仿真开始”按钮，仿真开始，当仿真结果，我们将在演示界面，观察到仿真结果，得到摆角和小车位移的仿真曲线;谢谢观看！
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