数学建模

在上面简单分析中,通过类比倒立摆得到了小车直立的控制方案。下面对两轮自平衡小车进行简单数学建模,然后建立速度的比例微分负反馈控制,根据基本控制理论讨论小车通过闭环控制保持稳定的条件。

假设两轮自平衡小车简化成高度为LL,质量为mm的简单倒立摆,它放置在可以左右移动的车轮上。假设外力干扰引起小车产生角加速度 x(t)x(t) 。沿着垂直于小车底盘方向进行受力分析,可以得到车体倾角与车轮运动加速度 a(t)a (t) 以及外力干扰加速度 x(t)x(t) 之间的运动方程。

小车运动方程 alt ><
Image 3.3.1 - 小车运动方程 alt ><

对应小车静止时,系统输入输出的传递函数为:

H(s)=(Θ(sχ(s))=1s2gL) H(s)= (\frac {\Theta (s}{\chi(s)})=\frac {1}{s^2-\frac{g}{L}})

此时系统具有两个极点:

sp=±gL s_p=\pm \sqrt \frac{g}{L}

为了将上述计算结果可视化,我们可以根据传递函数 H(s)=(Θ(sχ(s))=1s2gL) H(s)= (\frac {\Theta (s}{\chi(s)})=\frac {1}{s^2-\frac{g}{L}}) ,调用 Matlab 软件,绘制出传递函数的根轨迹示意图:

两轮自平衡小车静止时的传递函数根轨迹 alt ><

通过根轨迹示意图,可以很清晰的看出两轮自平衡小车的传递函数对应有两个零极点,有一个在 s 平面的右半平面。这说明两轮自平衡小车是不稳定的。

小车引入比例、微分(PD)反馈之后的系统如下图所示:

加入比例微分反馈后的系统框图 alt ><
Image 3.3.2 - 加入比例微分反馈后的系统框图 alt ><

系统传递函数为: H(s)=(Θ(sχ(s))=1s2+k2LS+k1gL) H(s)= (\frac {\Theta (s}{\chi(s)})=\frac {1}{s^2+ \frac {k_2}{L}S+ \frac {k_1 -g}{L}}) 此时两个系统极点位于: sp=(k2±(K224l(K1G))2L) s_p= (\frac {-k_2 \pm \sqrt (K^2 _2 -4l(K_1-G))}{2L})

系统稳定需要两个极点都位于 s 平面的左半平面。要满足这一点,需要k1>gk_1>gk2>0k_2>0

为了将上述计算结果可视化,我们同样可以调用 Matlab 软件绘制当前系统传递函数的根轨迹图,并且求解极点值。

两轮自平衡小车系统稳定时对应根轨迹极点 alt ><
Image 3.3.3 - 两轮自平衡小车系统稳定时对应根轨迹极点 alt ><

通过根轨迹图可以清晰地看出,此时系统传递函数的极点都已经分布在了 s 平面的左半平面,只要参数适合,极点的位置将会进一步远离 0 点,系统将会更稳定。

由此可以得出结论,当 k1>gk_1>gk2>0k_2>0 时,两轮自平衡小车可以稳定。这与前面通过分析所得出的结论是一致的。