摘要
倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的自然不稳定高阶系统。实现倒立摆的精确控制对工业复杂对象的控制有着不可估量的工程应用价值。本文为验证模糊神经网络良好的控制效果,通过建立倒立摆数学模型及其运动方程,分析模糊神经网络的控制原理与自适应模糊推理系统功能,并通过实验数据的分析与对比,表明模糊神经网络控制在静、动态特性及抗干扰性方面具有较好的控制效果。
引文
[1]李丽娟.以倒立摆为对象的智能控制的算法的研究与应用[J].南京工业大学,2004:26-28.
[2]张晓江.自动控制计算机仿真[M].北京:机械工业出版社.2009:4-5.
[3]项湜伍.基于模糊神经网络的倒立摆控制系统.计算机应用与软件[J],2006:23-24.
[4]韩力群.人工神经网络理论、设计及应用[M].北京:化工工业出版社.2007:23-24.
[5]钟珞.人工神经网络及其融合技术[M].北京:科学出版社.2007:4-5.
[6]唐晓琪.模糊神经网络控制倒立摆系统.太原理工学报[J].2003:34-35.
[7]郝整清.石辛民.模糊控制及其MATLAB仿真[M].北京:清华大学出版社,2008:7-8
[8]李平.二级倒立摆的Sugeno型模糊神经网络控制.控制工程[J].2009:16-18.
[9]溫正.精通MATLAB智能算法[M].北京:清华大学出版社.2015:51-53.