基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制研究.pdf

1、倒立擺的控制是控制理論應(yīng)用的一個典型范例。倒立擺系統(tǒng)作為一個非最小相位、強藕合、多變量的絕對不穩(wěn)定非線性系統(tǒng)，通常被用來檢驗控制策略的有效性；同時，由于倒立擺系統(tǒng)控制與火箭和飛行器控制以及起重機起重臂控制等的相似性，對其進行控制所采用的控制算法，以及得出的結(jié)論對其它工程控制問題具有一定指導意義。 當前，遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及二者的結(jié)合研究都是智能控制技術(shù)研究中的熱點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠充分逼近任意復雜的非線性關(guān)系，能夠?qū)W習不確定性系統(tǒng)

2、的動態(tài)特性，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的控制系統(tǒng)，適應(yīng)性、魯棒性均較好，能夠處理高維數(shù)、非線性、強干擾、不確定、難建模的復雜控制問題。而遺傳算法是一種具有極高魯棒性和廣泛適用性的全局優(yōu)化方法，采用遺傳算法學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器兼有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的廣泛映射能力和遺傳算法快速收斂以及增強式學習等性能。 本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法結(jié)合起來，對實驗室的倒立擺裝置進行仿真和智能控制研究，主要工作包括： 推導出了一、二、三級倒立擺系統(tǒng)的非線性數(shù)學模型，并