二级倒立摆的自适应神经网络控制

摘要：

倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值.针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题.通过应用神经网络控制和模糊控制相结合的方式,集合二者的优点,提出一种将BP算法与最小二乘算法相结合的算法,对Takagi-Sugeno模糊推理系统中的参数进行优化修正,设计一种自适应神经网络的模糊推理系统来控制倒立摆,实验结果证明该理论是准确可行的,与LQR实时控制相比响应速度快、精度高.

关键词：二级倒立摆、数学模型、自适应神经网络模糊推理系统、稳定控制

所属期刊栏目：19

分类号：TP273(自动化技术及设备)

在线出版日期：2011-05-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：131-134