基于神经网络的一阶倒立摆控制 Inverted-pendulum 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍 两个模型均采用传统LQR控制器控制一阶倒立摆，为了体会学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果 模型来自万能的Github，个人部分：将神经网络代替LQR控制器，实现控制效果 Modle1 Modle1基于Matlab的SimMechanics工具箱，建立一阶倒立摆的物理仿真模型，模拟真实倒立摆的受力情况 Initial 运行“dlb_DataFile.m”文件，为仿真模型提供初始化参数设置 运行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” 4输入：位置、速度、角度、角速度 1输出：加速度 Process 将保存在工作区的数据以“.mat”的文件格式保存到“File”文件夹 运行“BP.m”代码，拟合训练BP神经网络，并生成可供Simulink调用的网络模块 替换原有的LQR控制器，再次运行文件，观看倒立摆的摆动幅度、稳定时间 Modle2 Modle2基于纯数学模型，

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（1）输入力，输出小车位置与摆杆角度。 （2）考虑地面摩擦、摆杆质量、惯性等。 （3）串级PID控制器，分位置环与角度环。 （4）配套m文件，进行全面初值设置与结果精美绘制。 （5）PID参数已调好。 （6）施加推力扰动，可进行扰动分析。

一阶倒立摆离散模型的python实现 所需的第三方库： 麻木matplotlib

好东西，关于倒立摆的一些控制知识，还有毕业设计的格式！！！

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二阶倒立摆matlab代码作业00 这些介绍性任务旨在为Matlab编码练习做准备。 其中包括代码审查和管理系统的设置，以及解决微分方程的计算方法的基本介绍。 如果您还没有一个GitHub帐户，请创建一个。 GitHub将是分配作业，提交完整的代码和其他练习的主要方式。 它使用Git源代码管理系统，该系统对于许多软件项目中的版本控制，错误修复和问题跟踪很有用。 建议执行以下附加任务。 在要用于编码的本地计算机上设置。 对于您的代码，还要设置一个本地存储库，它是一个可识别Git的目录。 与git的大部分交互将在命令行终端进行。 但是，使用Git能够以可视方式跟踪代码更改也可能会有所帮助。 建议完成Git教程。 提供了许多出色的教程，其中包括与PC分开运行的沙盒版本：和。 Matlab的最新版本也与Git集成在一起，其中有和。 尝试了解如何克隆或检出存储库以及提交更改。 通过电子邮件将您的GitHub用户名发送给教师。 这样一来，您就可以被邀请加入课程的“课堂”站点。 熟悉Matlab求解常微分方程的工具。 该演示演示了如何模拟在地面上弹跳的球。 特别是，请ode23 （或ode45 ）命

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基于卡尔曼滤波器的一阶倒立摆滑模控制方法，林乐天，张晓华，为了解决在有较大噪声干扰情况下，一阶倒立摆的常规控制方法无法进行精确的位移定位与角度平衡的问题，采用卡尔曼滤波器与滑模控

离散控制Matlab代码 一阶倒立摆最优控制 Invert pendulum Optimal Control 考虑一阶倒立摆简化模型如下图，如图所示为非线性不稳定的倒立摆，目标是通过传感器测量