基于模糊PID控制的两轮平衡小车matlab仿真代码

以下是基于模糊PID控制的两轮平衡小车Matlab仿真代码：

clc;
clear all;
close all;

%小车参数
m = 0.5; %小车质量
g = 9.81; %重力加速度
l = 0.2; %小车重心到轮轴距离
r = 0.03; %轮子半径
Jw = 1.5e-4; %轮子转动惯量
Jm = 2.5e-4; %电机转动惯量
Ke = 1; %电动势常数
Kt = 1; %扭矩常数
R = 6; %电机电阻
L = 0.5; %电机电感
Kb = 1; %电机反电动势常数

%PID控制器参数
Kp = 2.5;
Ki = 0.001;
Kd = 0.5;

%模糊PID控制器参数
Kp_fuzzy = 2.5;
Ki_fuzzy = 0.001;
Kd_fuzzy = 0.5;
mf = readfis('PID_fuzzy_controller.fis'); %导入模糊控制器

%仿真参数
T = 10; %仿真时间
dt = 0.001; %仿真步长
N = T/dt; %仿真步数

%初始化状态
theta = 0; %小车倾角
dtheta = 0; %小车角速度
x = 0; %小车位置
dx = 0; %小车速度

%目标状态
theta_ref = pi/6; %期望倾角
x_ref = 1; %期望位置

%记录历史状态
theta_hist = zeros(N, 1);
dtheta_hist = zeros(N, 1);
x_hist = zeros(N, 1);
dx_hist = zeros(N, 1);
u_hist = zeros(N, 1);

%开始仿真
for i = 1:N
    %计算误差
    e_theta = theta_ref - theta;
    e_x = x_ref - x;
    
    %模糊PID控制器
    pid_input = Kp_fuzzy*e_x + Ki_fuzzy*sum(e_x)*dt + Kd_fuzzy*(e_x - e_theta)/dt;
    u = evalfis(mf, [pid_input, dtheta]);
    
    %记录历史状态
    theta_hist(i) = theta;
    dtheta_hist(i) = dtheta;
    x_hist(i) = x;
    dx_hist(i) = dx;
    u_hist(i) = u;
    
    %计算加速度
    alpha = (u - l*m*g*sin(theta))/((m*l^2)/3 + Jw + Jm/r^2);
    
    %更新状态
    ddx = alpha*l*cos(theta) - 2*dtheta*dx/l;
    ddtheta = alpha/l - 2*dx*dtheta/(l^2);
    dx = dx + ddx*dt;
    x = x + dx*dt;
    dtheta = dtheta + ddtheta*dt;
    theta = theta + dtheta*dt;
end

%绘图
t = linspace(0, T, N);
figure;
plot(t, theta_hist, 'b', t, x_hist, 'g');
xlabel('时间(s)');
ylabel('角度(rad)/位置(m)');
legend('倾角', '位置');
title('小车平衡控制');

figure;
plot(t, u_hist, 'r');
xlabel('时间(s)');
ylabel('电压(V)');
title('施加电压');

其中，`PID_fuzzy_controller.fis` 是模糊PID控制器的模糊推理系统，需要提前定义好。在运行时，该代码会对小车进行基于模糊PID控制的平衡控制，并将控制结果绘制成图表。