用python写一段建立一阶直线倒立摆模型的代码

时间: 2023-09-08 14:04:42 浏览: 143
### 回答1: 以下是用 Python 编写的一阶直线倒立摆模型的代码。 ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 模型参数 M = 1 # 摆杆质量 m = 0.1 # 小球质量 L = 1 # 摆杆长度 g = 9.8 # 重力加速度 # 定义状态向量 x = [theta, dtheta, x, dx] # theta - 摆杆的倾角 # dtheta - 摆杆的角速度 # x - 小球的水平位置 # dx - 小球的水平速度 # 初始化状态向量 x0 = np.array([np.pi/6, 0, 0, 0]) # 控制输入向量 u = F # F - 小球的水平受力 # 初始化控制输入向量 u0 = np.array([0]) # 定义状态函数 f(x, u) def f(x, u): theta, dtheta, x, dx = x sin_theta = np.sin(theta) cos_theta = np.cos(theta) num1 = m*L*sin_theta*(dtheta**2) + u*cos_theta - m*g*sin_theta*cos_theta den1 = M + m*(1 - cos_theta**2) num2 = (M + m)*g*sin_theta - u - m*L*sin_theta*(dtheta**2)*cos_theta den2 = L*(M + m*(1 - cos_theta**2)) dtheta_dot = num1 / den1 dx_dot = num2 / den2 return np.array([dtheta, dtheta_dot, dx, dx_dot]) # 定义欧拉法离散化函数 def euler_discretization(x, u, f, dt): x_next = x + f(x, u)*dt return x_next # 模拟函数 def simulate(x0, u0, f, dt, T): timesteps = int(T/dt) x_hist = np.zeros((timesteps+1, x0.shape[0])) x_hist[0] = x0 u_hist = np.zeros((timesteps, u0.shape[0])) u_hist[0] = u0 for i in range(1, timesteps+1): x_next = euler_discretization(x_hist[i-1], u_hist[i-1], f, dt) x_hist[i] = x_next if i < timesteps: u_hist[i] = u0 # 控制输入不变 return x_hist, u_hist # 参数设置 dt = 0.01 # 时间步长 T = 10 # 模拟时长 # 运行模拟 x_hist, u_hist = simulate(x0, u0, f, dt, T) # 绘图 plt.figure() plt.plot(np.arange(0, T+dt, dt), x_hist[:, 0]) plt.title('Inverted Pendulum') plt.xlabel('Time (s)') plt.ylabel('Theta (rad)') plt.show() ``` 可以看到,这段代码使用欧拉法离散化方法,模拟了一阶直线倒立摆模型,并绘制了摆杆的倾角随时间的变化。 ### 回答2: 要用Python编写一段代码来建立一阶直线倒立摆模型,可以按照以下步骤进行: 1. 导入所需的库:numpy、matplotlib等。 2. 定义模型的参数,包括摆杆的长度、质量以及重力加速度等。 3. 定义模型的初始条件,包括初始角度和角速度等。 4. 定义模型的微分方程,即倒立摆的动力学方程。可以使用欧拉方法或其他数值积分方法对微分方程进行离散化处理。 5. 定义模型的控制策略,比如使用PID控制器或LQR控制器等。 6. 根据控制策略,计算控制输入,即施加在摆杆上的力或力矩。 7. 使用数值积分方法对微分方程进行数值求解,得到下一个时间步的角度和角速度。 8. 循环进行步骤6和步骤7,直到达到所需的仿真时间或满足停止条件。 9. 可选地,通过绘制图表来可视化模型的运动过程,如倒立摆的角度随时间的变化曲线。 总之,通过使用适当的库和数值方法,结合适当的控制策略,可以用Python编写出一段建立一阶直线倒立摆模型的代码。
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