news 2026/1/17 23:47:59

cart-pole 建模

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
cart-pole 建模

使用matlab symbolic toolbox进行拉格朗日建模,并转为LTI模型

%% Cart-Pole Lagrangian modeling + symbolic linearization (upright, theta=0) clear; clc; syms x dx ddx real syms th dth ddth real syms M m l g u real % --- Generalized coordinates q = [x; th]; dq = [dx; dth]; ddq = [ddx; ddth]; % --- Kinetic & Potential energy % Cart velocity: dx % Pole mass position: px = x + l*sin(th), pz = l*cos(th) % Velocities: vpx = dx + l*cos(th)*dth; vpz = -l*sin(th)*dth; v2 = vpx^2 + vpz^2; T_cart = 0.5*M*dx^2; T_pole = 0.5*m*v2; T = T_cart + T_pole; % Potential energy (zero at upright th=0 ⇒ V = m*g*l*(1 - cos(th))) V = m*g*l*(1 - cos(th)); % Lagrangian L = T - V; % --- Generalized forces (only x is actuated by force u) Q = [u; 0]; % --- Euler-Lagrange: d/dt(dL/ddq) - dL/dq = Q dLd_dq = jacobian(L, q).'; % ∂L/∂q dLd_ddq = jacobian(L, dq).'; % ∂L/∂dq % Time derivative of dLd_ddq (treat q,dq as functions of time) % Use total derivative: d/dt = (∂/∂q)*dq + (∂/∂dq)*ddq d_dt_dLd_ddq = jacobian(dLd_ddq, q)*dq + jacobian(dLd_ddq, dq)*ddq; EL = d_dt_dLd_ddq - dLd_dq - Q; % = 0 gives equations of motion % Solve for accelerations ddq = [ddx; ddth] sol = solve(EL == 0, ddq); ddx_expr = simplify(sol.ddx); ddth_expr = simplify(sol.ddth); % --- Build nonlinear state-space: X=[x;dx;th;dth] f = [ dx; ddx_expr; dth; ddth_expr ]; g_u = jacobian(f, u); % input channel (should be a 4x1) f0 = subs(f, u, 0); % drift when u=0 % --- Linearize around upright equilibrium: x=0, dx=0, th=0, dth=0, u=0 xeq = [0; 0; 0; 0]; ueq = 0; A = simplify( subs( jacobian(f, [x, dx, th, dth]), ... [x, dx, th, dth, u], [xeq.', ueq] ) ); B = simplify( subs( g_u, [x, dx, th, dth, u], [xeq.', ueq] ) ); % --- Optional: pretty-print A, B disp('A ='); pretty(A); disp('B ='); pretty(B); % --- 验证:将A,B化简到常见形式(象征参数不数值化) A_simplified = simplify(A); B_simplified = simplify(B); % --- 如果想代入具体参数,取消注释以下行: % Mv = 1.0; mv = 0.1; lv = 0.5; gv = 9.81; % A_num = double(subs(A_simplified, {M,m,l,g}, {Mv,mv,lv,gv})); % B_num = double(subs(B_simplified, {M,m,l}, {Mv,mv,lv}));
版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/1/17 16:01:31

vitis安装目录结构解析:深入理解集成环境布局

深入Vitis安装目录:一张嵌入式开发的“藏宝图”你有没有遇到过这样的场景?刚接手一个Zynq项目,同事丢给你一句:“XSA文件在platforms/里”,你打开Vitis却不知道从哪找;或者CI流水线突然报错“找不到aarch64…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/17 6:28:16

调试UART中断异常的五大核心要点总结

一次UART中断异常排查的深度复盘:从数据丢失到系统稳定的五大实战要点最近在调试一款工业网关设备时,遇到了一个典型的“UART接收中断突然停止响应”的问题。现象很诡异:上电初期通信正常,但运行几分钟后,某个串口的数…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/16 2:29:47

一加15一加Ace6等等机型一键root解锁bl教程

微信公众号:宝藏树首先安装深度测试app申请审核通过,再进行以下操作首先:手机打开设置/关于手机/版本信息,版本号 连续点击7次 返回设置 搜索开发者选项,进入开发者-OEM解锁打开-USB调试打开,手机有弹窗…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/17 17:51:56

电感的作用核心要点:自感与互感的实际影响

电感的“看不见”的力量:从自感到互感,拆解它如何掌控电路的能量与信号你有没有遇到过这样的情况?一个开关电源莫名其妙地烧了MOS管,查来查去发现是变压器初级的一个反峰电压击穿了器件;或者在高速数字板上&#xff0c…

作者头像 李华
网站建设 2026/1/15 19:43:22

数据预处理中的非对称Sigmoid函数定制

在数据预处理中,标准化和归一化是常见的步骤。其中,Sigmoid函数因其输出范围为0到1的特性,在数据缩放中被广泛应用。然而,传统的Sigmoid函数对称性强,无法满足所有数据集的需求,尤其是在希望定制曲线形状的情况下。今天我们将探讨如何定制一个非对称的Sigmoid函数,并通过…

作者头像 李华