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老牛走世界 03-18 23:30 阅读 2

1、内容简介

67-可以交流、咨询、答疑


2、内容说明

单级倒立摆的神经网络控制

摘    要

倒立摆系统是一种典型的多变量、非线性、强耦合模型,它作为一种被控对象,用来检验控制理论的可行性和控制的稳定性。人工神经网络由于具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点,在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。近年来,已有多种神经网络模型被提出并得以深入研究。神经网络从理论上可以逼近任意非线性函数,所以它特别适合控制像倒立摆这样的严重非线性、多变量系统。本文针对倒立摆,通过动力学知识,建立了倒立摆的数学模型,研究了它的传递函数和状态矩阵。通过数学软件MATLAB建立了simulink模型,分别先后提出了PID、LQR和神经网络三种控制方法,结果表明,相对于其他的2种控制方法,神经网络能够更加有效控制倒立摆。神经网络能够缩短响应时间,同时减少超调量。

关键词:倒立摆,PID, LQR,神经网络,MATLAB


3、仿真分析

4、参考论文

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