基于神经网络控制的倒立摆系统仿真研究
【摘要】:倒立摆是一个复杂的快速、非线性、多变量、强耦合、自然不稳定的非最小相位系统,是重心在上、支点在下控制问题的抽象。本文首先建立了倒立摆系统方程,经过在系统平衡点线性化之后,得到整个系统的状态方程描述。在采用状态反馈实现倒立摆控制的基础上,设计BP网络,实现对一级直线倒立摆控制器的逼近。仿真结果表明,采用包含一个隐层的BP网络,适当选择隐层神经元个数,可实现对倒立摆控制器较好的逼近。
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