产品概述

三级倒立摆（Triple Inverted Pendulum）系统是典型的欠驱动系统，拥有三个自由度，却通常仅靠一个伺服电机来维持整个系统的稳定。它由三个杆和旋转轴组合而成，模拟出具有复杂动力学和稳定性问题的系统，在控制理论、机器人控制、非线性控制算法等研究领域应用广泛。

由于系统的欠驱动特性，无法单纯依靠控制输入直接掌控每个自由度的运动，必须借助精确的反馈控制算法来实现倒立摆的平衡与稳定。该平台适用于研究和应用PID控制、LQR控制、模糊控制、强化学习等多种控制策略。

适用平台：

• MATLAB/Simulink：可用于控制算法设计、仿真以及实时运行。
• LabVIEW：主要用于实验和控制系统的数据采集与处理。
• Windows/Linux操作系统：支持多平台应用，方便不同用户选择合适的系统进行开发。
• Python/C++：用于开发自定义控制算法，满足个性化需求。
• ROS：适用于机器人的控制和仿真，助力机器人相关研究。

产品特点

高精度控制

• 欠驱动系统：利用单个伺服电机控制系统运动，是研究欠驱动系统控制算法的理想选择。
• 实时反馈与调整：通过位置、速度、角度反馈控制，确保系统在动态过程中能快速调整，维持稳定。
• 多种控制方法：支持PID控制、LQR控制、模糊控制、自适应控制、强化学习控制等多种算法，满足不同研究需求。

开放式控制接口

• 多环境支持：支持MATLAB/Simulink、LabVIEW、ROS等开发环境，实现实验平台与控制算法的无缝连接。
• 高精度数据采集：配备高分辨率光学编码器和高精度传感器，实时采集电机转速、位置、姿态数据，保障系统精度。
• 远程控制：具备远程控制接口，支持通过上位机软件或移动APP控制系统，满足不同控制和测试场景需求。

强大的实验功能

• 单轴控制模式：通过单个伺服电机控制一个自由度，便于实验室开展欠驱动系统的控制研究。
• 同步控制：可研究如何利用有限的控制输入使系统稳定并达到预期轨迹。
• 多种控制模式：涵盖位置环控制、速度环控制、力矩环控制，适应各类实验要求。

适用场景

控制系统实验与教学

• 教育应用：适用于大学和研究机构的控制理论课程，通过倒立摆控制实验，帮助学生掌握欠驱动系统控制、PID调节、模糊控制、智能控制等理论与实践知识。
• 自动化控制：用于测试和验证自动控制算法，包括机器人关节控制、路径规划与反馈控制等方面。

非线性系统分析

• 动力学分析：用于非线性动力学分析，研究柔性结构的控制与稳定性问题。
• 振动控制：在复杂机械系统中，可分析系统的柔性效应和谐波响应，为振动控制提供参考。

强化学习与智能控制

• 算法测试：作为强化学习和深度学习算法的测试平台，研究自适应控制策略和机器人智能化控制。
• AI算法优化：用于优化控制策略，提升机器人自主学习与决策能力。

参数规格

功能	规格
控制自由度	3自由度（单伺服电机控制系统）
最大角度	±90°每个关节
伺服电机	DC伺服电机，最大输出扭矩10Nm
编码器分辨率	0.001°（高精度位置反馈）
最大负载	2kg（适用于轻量负载应用）
系统响应时间	低于50ms
采样频率	1kHz（实时控制反馈）
最大控制频率	10kHz
电源要求	24V DC电源（350W）
接口类型	CAN、RS232、无线通信
适用软件	MATLAB/Simulink、LabVIEW、Python、C++
额外配件	可调弹簧（用于模拟不同刚度的柔性关节）
设备尺寸	2000mm x 250mm x 1120mm

相关课程

控制系统与倒立摆

• 倒立摆建模与控制：研究倒立摆系统的动力学建模、状态空间表示，以及运用状态反馈控制、PID控制等方法实现系统稳定性。
• 倒立摆的最优控制：设计和实现倒立摆系统的最优控制策略，如线性二次型最优控制（LQR），提升系统响应速度和稳定性。
• 倒立摆的模型预测控制（MPC）：应用模型预测控制方法，处理倒立摆系统的约束和多变量控制问题，实现精确轨迹跟踪和稳定性控制。
• 倒立摆的强化学习控制：利用强化学习算法，研究倒立摆系统的自适应控制策略，探索无需精确模型的控制方法。
• 倒立摆的机器人应用：探讨倒立摆控制技术在机器人领域的应用，如自平衡机器人、仿人机器人等，研究其在实际环境中的控制策略和实现方法。

自动控制

• PID控制：学习PID控制算法在实际系统中的应用与调试技巧。
• 模糊控制与自适应控制：研究模糊控制系统和自适应控制算法。
• 非线性系统分析：探讨倒立摆系统在非线性控制中的应用与面临的挑战。

MATLAB/Simulink课程

• 基于Simulink的动力学仿真：学习使用Simulink进行动力学仿真。
• Simulink伺服系统建模：掌握在Simulink中进行伺服系统建模的方法。
• Simulink代码自动生成与硬件部署：学会利用Simulink自动生成控制代码并部署到硬件上。