王春生，侯云海，刘凡

(1.长春市政沥青混凝土有限公司，长春 130123；2.长春工业大学，长春 130012)

在自动控制系统中，以倒立摆为控制对象的自动调节系统因组成结构简单、控制方法便于调整验证、控制性能和结果直观，特别可以直接地模拟机器人关节控制、火箭发射架姿态控制、航空飞行器的陀螺平衡控制等过程，故作为一种时变的非线性控制对象，在进行控制方法和有效验证各种新型理论的应用研究上，作为基础试验模型常被采用。例如为之开发的单支点直线倒立摆；双支点小车倒立摆；单级、二级直线倒立摆；单级、多级旋转倒立摆等。因倒立摆系统是一个典型的时变非线性系统，故对此所采取的理论研究和控制方法研究也比较多，一般对单支点系统，多在平衡点附近线性化，之后采用线性控制理论方法进行系统设计与控制的研究。但随着自动控制系统中被控对象复杂程度的加深，很难建立起被控对象的精确的数学模型，因此传统的控制方法很难满足现代化需要，而模糊控制、人工智能神经网络是解决这类问题的有效工具，也是目前应用研究的主流和热点[1-3]。

采用步进电机驱动平衡臂，通过平衡臂的旋转、摆动控制思想做成了一个单支点垂直型旋转式倒立摆的系统模型。以倒立摆的回转角、角变化率为控制输入量，采用模糊决策控制方法，通过调节旋转臂的转速、转向，即电机的转矩、转向实现倒立摆的控制。

1 倒立摆的动力学模型

图1是本系统制作的单支点旋转式倒立摆的示意图。……