倒立擺系統(tǒng)自適應神經(jīng)網(wǎng)絡學習算法的研究.pdf

1、倒立擺系統(tǒng)作為一種典型的實驗裝置，它具有高階次、非線性、不穩(wěn)定、多變量、強耦合等特點，可以很好的驗證控制理論，并且與工程中的控制對象具有類似結構，因此，倒立擺控制的研究在理論方面和航空應用領域都起著十分重要的作用，精確控制倒立擺系統(tǒng)對于各行業(yè)中復雜被控對象的控制具有廣泛的實踐指導意義。
　　 本文以深圳固高公司提供的直線型一級、二級和三級倒立擺為控制對象，在建立倒立擺系統(tǒng)數(shù)學模型的基礎上，運用LQR控制方法和自適應神經(jīng)網(wǎng)絡控制方

2、法，分別對一級、二級倒立擺進行了仿真和實時控制的研究。主要內容包括：分別采用牛頓力學方法和拉格朗日方程方法建立了一級、二級、三級倒立擺的數(shù)學模型，并對其進行定性分析。對于一級倒立擺進行LQR控制及PID控制的研究，對于二級、三級倒立擺進行LQR控制算法的研究，討論加權矩陣Q、R的選取方法，并對一級、二級倒立擺進行仿真和實時控制，同時得到倒立擺系統(tǒng)穩(wěn)定時的響應曲線，結果表明，LQR方法的控制結果是比較好的。采用自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模糊推理(AN

3、FIS)方法對一級、二級倒立擺進行控制，將神經(jīng)網(wǎng)絡控制與模糊控制相結合，用神經(jīng)網(wǎng)絡的學習能力去訓練模糊控制器的隸屬度函數(shù)和控制規(guī)則，提高了該模糊控制器的性能，達到自動調整模糊控制規(guī)則和隸屬度函數(shù)的效果，并且通過綜合系數(shù)來降低輸入變量維數(shù)，減少控制規(guī)則，防止“規(guī)則爆炸”問題的出現(xiàn)。在模型參數(shù)改變時，自適應神經(jīng)網(wǎng)絡模糊推理系統(tǒng)有良好的適應能力，能夠使小車抵抗外界干擾并且較準確的到達預定位置。 對一級、二級倒立擺系統(tǒng)進行了抗干擾性能研究，結果