Matlab 基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制的系统设计实验完整版，源文件，仿真图，实验报告，东西都在视频里
最近做了个超有趣的实验——Matlab基于双闭环PID控制的一阶倒立摆控制的系统设计，迫不及待想跟大家分享。实验相关的源文件、仿真图还有详细的实验报告都在对应的视频里，感兴趣的小伙伴可以去瞧瞧。
什么是一阶倒立摆
简单来说，一阶倒立摆就是一个杆在一个小车上，要通过控制小车的移动，让杆保持垂直不倒，就像你用手托着一根竹竿，要让它稳稳立着不倒下一样，这可是控制领域的经典问题。
双闭环PID控制
在这个实验里，双闭环PID控制是关键。它分为速度环和位置环，能精准地调节系统输出。
速度环PID代码示例
% 速度环PID参数 Kp_v = 10; Ki_v = 0.1; Kd_v = 0.5; % 误差和积分初始化 error_v = 0; integral_v = 0; % 上一次误差 previous_error_v = 0; % 假设当前速度反馈值和目标速度值 current_speed = 0; target_speed = 10; % 计算速度环PID输出 error_v = target_speed - current_speed; integral_v = integral_v + error_v * dt; derivative_v = (error_v - previous_error_v) / dt; control_signal_v = Kp_v * error_v + Ki_v * integral_v + Kd_v * derivative_v; previous_error_v = error_v;这段代码里，Kpv、Kiv、Kd_v分别是速度环的比例、积分、微分系数。通过计算目标速度和当前速度的误差，不断更新积分和微分项，最终得出速度环的控制信号。
位置环PID代码示例
% 位置环PID参数 Kp_p = 20; Ki_p = 0.2; Kd_p = 1; % 误差和积分初始化 error_p = 0; integral_p = 0; % 上一次误差 previous_error_p = 0; % 假设当前位置反馈值和目标位置值 current_position = 0; target_position = 50; % 计算位置环PID输出 error_p = target_position - current_position; integral_p = integral_p + error_p * dt; derivative_p = (error_p - previous_error_p) / dt; control_signal_p = Kp_p * error_p + Ki_p * integral_p + Kd_p * derivative_p; previous_error_p = error_p;和速度环类似，位置环也通过设定好的PID参数，计算目标位置和当前位置的误差，进而得到位置环的控制信号，两个环相互配合，让系统稳定运行。
系统设计与仿真
在Matlab里搭建这个系统模型，画出仿真图。从仿真图能直观看到小车位置和倒立摆角度的变化情况，不断调整PID参数，就能让倒立摆保持稳定。
这个实验不仅加深了对双闭环PID控制的理解，也让我感受到Matlab在控制系统设计中的强大。感兴趣的朋友一定要看看视频里的源文件和实验报告，自己动手试试，说不定能有新的发现！
