倒立摆模糊神经网络控制器差分进化算法优化设计

发布时间：2021-03-29 23:41

　　倒立摆系统是一种典型的被控模型,具有欠冗余、高阶次、多状态、不稳定的特点,是检验控制方法有效性的一种重要工具,对其控制方法的研究具有十分深刻的理论与应用意义。从倒立摆系统诞生以来,对其控制方法的研究几乎囊括了大部分的已有控制理论方法。随着人工智能技术的蓬勃发展,以神经网络、进化算法为代表的智能控制理论已经逐渐成为控制领域的重要研究方向。本文以三级倒立摆系统为研究对象,分析了其自身的结构特点和组成,通过数学模型对该系统的特点进行了定性分析。针对三级倒立摆系统在数学建模中存在误差以及自适应控制器设计这两个问题,采用模糊神经网络与差分进化算法进行了系统辨识器与系统控制器的设计,具体工作内容如下:（1）使用模糊神经网络设计了一种三级倒立摆的系统辨识器,辨识器使用多个模糊神经网络组合构建,避免了维数爆炸问题。在MATLAB中自行构建了该神经网络辨识器的函数模型。利用三级倒立摆系统的输入输出数据样本对模糊神经网络辨识器进行训练,得到了系统的模糊神经网络辨识模型。（2）针对数学建模存在误差以及模糊神经网络易陷入局部最优的问题,提出一种使用差分进化算法优化模糊神经网络对倒立摆系统进行自适应控制的策略,... 

【文章来源】：厦门大学福建省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

平面一级倒立摆的基本结构

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「ｒ丨丨丨■?＇?－?ｒ－??ａ．两轮平衡车?ｂ．拟人机器人?ｃ．火箭回收技术?ｄ．导弹拦截技术??图１．２倒立摆研究的相关应用??１．１．２倒立摆系统的分类??自第一个平面一级倒立摆系统提出以来，控制理论研宄界对其进行了深入地??研宄和探讨，并且在随后的时间里衍生出了多种形态各异的倒立摆系统，这些系??统进一步增加了系统的复杂程度和控制难度，尤其是针对高阶次的倒立摆系统的??稳定控制直到今天都仍然是控制领域研究的难点之一。这些倒立摆系统根据枢轴??２??


本文编号：3108414