低代码控制器硬件在环仿真实验（二）：倒立摆控制

低代码控制器结合Simulink，实现硬件在环的倒立摆仿真实验！

浙江大学SGOOL团队研发的低代码控制器是一款具有高度通用性的控制器，除了具备现有可编程控制器的逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等功能，还支持方程组求解和优化模型求解功能，可实现复杂的控制策略。
近日，团队通过在低代码控制器与Simulink模型之间建立通信，实现了倒立摆的硬件在环仿真实验，在控制器中成功运行了LQR（线性二次型最优控制算法）控制、PI控制、前馈控制等多种控制算法。

倒立摆实验运行结果

LQR指线性二次型最优控制算法，通过建立倒立摆的状态空间方程，构建Hamilton函数，根据极值相对条件可以寻找最优反馈增益矩阵K，同时使小车倒立摆系统达到最小控制性能指标。

前馈控制系统是根据扰动或给定值的变化按补偿原理来工作的控制系统，其特点是当扰动产生后，被控变量还未变化以前，根据扰动作用的大小进行控制，以补偿扰动作用对被控变量的影响。PI调节器是一种线性控制器，它根据给定值与实际输出值构成控制偏差，将偏差的比例和积分通过线性组合构成控制量，对被控对象进行控制。前馈控制用于确定基本的控制量级别，来得快且直接，PI反馈控制用于误差修正，能确保稳和准，两者配合则可获得各自优点。 在低代码控制器中，通过对AOE配置表格的编写，不再需要通过编程实现控制策略，只要按照类似于数学公式的标准格式将控制策略写入文件，即可导入控制器。在实验中可以方便地对控制策略进行修改，提升了控制策略设计和实验的效率。如下图所示，通过简单的公式编写，就可以完成LQR控制、前馈控制和PI控制的写入。 控制策略配置表格

详细的实验教程可访问链接查看。

后续，团队将进一步拓展低代码控制器的应用场景，设计工业、电力等多种场景下的低代码控制器应用案例与教学实验。

SGOOL团队

2021年9月18日

版权声明：本文由SGOOL团队创作和发表，转载或引用本文内容请注明作者及出处。

上一篇：低代码控制器仿真实验教程（三）：储能辅助调频控制

下一篇：低代码控制器仿真实验教程（二）：倒立摆控制