基于LQR的模糊控制提升单级倒立摆系统性能

本文主要探讨了单级倒立摆系统在基于LQR的模糊控制中的应用。倒立摆系统作为一种典型的快速、多变量、非线性且绝对不稳定的动态系统，一直是控制理论研究的热点，它不仅是验证现代控制技术的理想平台，而且其控制策略对于理解和解决工业过程中的复杂动态问题具有重要意义。 倒立摆系统的控制挑战在于其对精度和响应速度的高要求，尤其是在实际应用中，随着系统复杂性的增加，传统控制方法可能难以满足日益提升的性能指标。因此，论文引入了模糊控制这一人工智能技术，旨在增强系统的适应性和控制精度。模糊控制能够通过模糊规则库处理不确定性和非线性特性，提供一种更为灵活的决策机制。 作者首先对倒立摆系统的数学模型进行了深入分析，明确了其性能特点和控制需求。然后，借助Matlab和Simulink等高级仿真工具，构建了单级倒立摆的模糊-LQR控制系统模型。这些工具的优势在于它们提供了强大的建模和仿真能力，使得研究人员能够在不同工况下模拟和优化控制策略。 通过仿真研究，论文展示了模糊-LQR控制在单级倒立摆系统中的有效性。仿真结果显示，无论是在系统的输出响应还是在各状态变量的稳定性方面，该控制方法都表现出了良好的效果，同时也展现出了一定的鲁棒性，即在扰动或不确定性存在的情况下仍能保持稳定性能。 关键词：单级倒立摆、模糊控制、LQR（最优控制）、仿真。本文的成果不仅为倒立摆系统的精确控制提供了新的解决方案，也为其他复杂工业过程的控制提供了有价值的参考，证明了模糊控制技术在解决这类非线性不稳定系统的控制问题上具有显著优势。