在 MATLAB/Simulink 环境中进行一阶与二阶倒立摆仿真：探索多种控制策略
我们即将开启一段有关倒立摆仿真与不同控制策略的探索之旅。这次我们将从一阶倒立摆
的仿真开始，然后拓展到二阶倒立摆，探讨 PID 控制、模糊 PID 控制、最优控制（LQE
控制）以及神经网络的应用。让我们开始吧！
一、一阶倒立摆仿真
一阶倒立摆是一个经典的控制系统问题，它具有非线性和不稳定性的特点。在
MATLAB/Simulink 中，我们可以轻松地构建这样的系统模型，并应用不同的控制策略来
稳定它。
代码分析：
```matlab
% 创建一阶倒立摆模型
pendulum = ...; % 这里是模型的具体参数和结构定义
% 定义初始状态
initial_conditions = [...]; % 初始角度和速度等
% 定义控制器，如 PID 控制器
pid_controller = pid_controller_function(Kp, Ki, Kd); % Kp, Ki, Kd 是 PID 控制器的参数
% 仿真并获取结果
simulation_results = simulate(pendulum, pid_controller);
```
运行结果如图所示（这里应插入一阶倒立摆仿真的运行结果图）。可以看到，在合适的控
制器下，一阶倒立摆可以很好地保持平衡。
二、二阶倒立摆仿真
二阶倒立摆的仿真相比一阶更加复杂，因为它的动态行为更加复杂，对控制策略的要求也
更高。但同样的，我们可以在 Simulink 中为它构建模型，并尝试不同的控制方法。
代码分析（略，二阶倒立摆的建模和控制策略与一阶类似，但需要更复杂的参数和更精细
的调整）：
...
三、PID 控制与模糊 PID 控制
对于倒立摆这样的系统，PID 控制是一种常见的策略。然而，对于非线性、不稳定的系统
