在讨论基于ADAMS和MATLAB的双轮自平衡小车模糊控制仿真之前，我们先要了解这项研究的核心目标和使用到的工具。ADAMS（自动动态分析仿真软件）通常用于动力学仿真，而MATLAB则是一个强大的数学计算和仿真平台，广泛用于数据分析、算法开发以及控制系统的设计。模糊控制是一种模仿人类思维决策过程的控制策略，它能够处理非精确、含糊或者不确定的信息，非常适合应用于双轮自平衡小车这类存在复杂非线性控制问题的场合。
本文的研究内容主要涉及了以下几个方面：
1. 联合仿真模型的建立
在Pro/E软件中完成双轮自平衡小车各零件的三维建模及其装配。建模过程考虑到了小车的主要结构部件，包括两个车轮、一个车轴、一个车箱和一个摆杆，并且在模型中将其设定为刚体。之后，利用Pro/E与ADAMS之间的无缝连接模块MECHANISM/Pro将模型导入ADAMS中，以进行动力学仿真分析。在ADAMS中建立小车的仿真模型后，需要对模型施加合适的约束，包括车轮与车轴之间的旋转副约束、车轮与地面之间的移动约束副以及车轴与车箱、摆杆与车箱之间的固定副连接。为了使小车运动，需要在车轮与车轴之间的旋转副上加旋转力矩驱动。
2. 模糊控制系统的设计
在MATLAB中，设计了双轮自平衡小车的模糊控制系统。该系统以摆杆与铅垂位置的倾斜角度及其变化率作为输入量，而输出量则是发送到电机的模拟信号。输入量和输出量的量化论域被定义为{-6, -5, -4, -3, -2, -1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}。模糊集则被定义为{NB, NM, NS, O, PS, PM, PB}（分别代表负大、负中、负小、零、正小、正中、正大），并且隶属函数为三角形函数。
基于这些参数，建立了小车的控制规则，总共49条，用于指导系统根据当前倾斜角度及其变化率确定适当的电机驱动信号。模糊推理采用了最大-最小方法，而解模糊过程则应用了重心法。为了能够直接观测小车所需的驱动力，在MATLAB控制系统中加入了电机模块，将控制电压转换成小车的驱动力，完成整个模糊控制系统的设计。
3. 联合仿真分析
在联合仿真分析部分，作者设计了一系列仿真实验来研究不同参数对小车动态平衡性能的影响。实验中设置的初始条件包括车体质量MP、车轮质量MR以及摆杆的初始倾斜角度，并且观察了当MP和MR分别为30kg、60kg和90kg时，小车的控制性能曲线。通过这些实验，验证了模糊控制系统的可行性，并且可以观察到随着车体质量的增加，系统的响应速度保持基本不变。
在双轮自平衡小车的动态平衡仿真中，通过ADAMS软件建立机械模型并进行动力学分析，通过MATLAB软件建立模糊控制系统并进行算法开发和信号处理。ADAMS和MATLAB的联合应用充分发挥了两种软件的优势，实现了对双轮自平衡小车复杂控制系统的设计和分析。
以上知识内容展示了如何将ADAMS和MATLAB结合起来解决复杂的控制问题，并且体现了仿真技术在工程设计和控制算法验证中的重要性。通过这种方法，工程师可以对设计进行深入分析，验证理论的可行性，并在实际应用前优化设计。对于学习和应用这种联合仿真技术的读者而言，这些知识内容不仅提供了具体的技术实施方法，还展示了跨学科合作的价值和潜力。
