下面就是我们帮你搜集整理的有关《二级倒立摆极点配置，极点配置怎么求期望的极点》的问答
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二级倒立摆极点配置
对于直线二级倒立摆系统，根据其状态空间方程，我们可以设计极点配置控制器，使得直线二级倒立摆的系统矩阵的特征值，即系统的极点转移到S平面的左半平面，从而使得系统稳定。
对于控制器的设计，我们基于Ackermann算法，求出了状态反馈矩阵K。通过MATLAB仿真，可以得出设计的控制器使得系统稳定的结论。
倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。
对倒立摆系统的研究能有效地反映控制中的许多典型问题：如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。
极点配置怎么求期望的极点
在MATLAB中的极点配置函数有：① acker函数：
用法为：k = acker(A,B,P)。
其中，A、B为系统的状态空间模型矩阵，向量P中是期望的闭环极点位置，返回值是增益向量。
② place函数：
用法为：K = place(A,B,P)或[K,prec,message] =
place(A,B,P)。
其中，A、B为系统的状态空间模型矩阵，向量P中是期望的闭环极点位置，返回值是增益向量。
③ estim函数：
用法为：est = estim(sys,L)或est =
estim(sys,L,sensors,known)。
其中，L是估计器增益矩阵，sys是线性定常系统的状态空间模型，返回值est是模型sys的状态估计器。参数sensor和known是向量，它们指定可以测定的输出和已知的输入，产生的估计器est用它们计算输出和状态的估计。
④ reg函数：
用法为：rsys = reg(sys,K,L)和rsys =
reg(sys,K,L,sensors,known,controls)。
其中，K和L分别是状态反馈增益矩阵和估计器增益矩阵．返回值rsys是模型sys的动态补偿器。向量sensor和known的作用与函数estim中的参数相同，参数controls指定可控的输入。
总结：以上问题和解答均搜集整理自互联网，内容仅供参考，希望对你有所帮助。