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倒立摆系统属于多变量、非线性、不稳定、强耦合的快速系统,这些特点导致实现其控制较为困难,因此多年来对它的研究受到控制学界的普遍重视。对倒立摆的研究可归结为对多变量非线性系统的研究,因此其控制方法和思路对处理一般工业过程也具有指导意义。二级倒立摆在镇定后,如果受到扰动后摆杆易于倾倒,系统失控,即系统具有扰能力不佳的弱点。本文的研究重点是寻找适当的控制算法,提高其受控稳定后的系统的自抗扰能力。具体表现在:控制算法使得系统在受到扰动后,摆杆偏转角度小,系统回复到平衡状态时间短,系统的稳态误差小。本文推导了二级倒立摆状态空间数学模型,并进行必要的分析和验证,采用了极点配置算法,LQR算法,LQY算法,LQR加权矩阵遗传寻优算法,模糊控制算法,融合函数模糊控制等算法,针对二级倒立摆进行了控制研究。针对每种算法的研究,研究中采用算法数学描述,MATLAB软件仿真,Simulink离线仿真,参数调整或算法优化,实物控制验证,各种算法比较并得出结论——这样的研究方案和写作思路,寻找到较为理想的控制算法。本文在具体研究过程中采取的主要措施有:1.通过仿真与实验归纳出LQR算法中Q矩阵及其中元素的选取原则,以表格形式体现,这不仅对实物控制具有指导意义,而且使实物系统的抗扰能力得到提高。2.将遗传算法引入到Q矩阵的参数寻优当中,经过此优化策略后提高了LQR算法的自抗扰能力指标。3.通过仿真与实验归纳出模糊控制中量化因子和比例因子的选取,研究了其对系统性能的影响,进而有利于提高模糊控制算法的自抗扰指标。通过对环形二级倒立摆和直线二级倒立摆的具体研究,最终找到适当的控制算法:即基于遗传算法寻优的融合函数模糊控制算法,达到了预定的目的,在实物控制上,该算法比他人的控制算法在系统自抗扰能力指标上有明显提高。