厦门大学郭景华老师智能控制理论作业matlab文件，以及DQN强化学习python文件

倒立摆系统是检验算法的典型实验平台，因为倒立摆系统的高阶、不稳定性、强耦合等特征，使得该系统对研究控制器的鲁棒性等方面具有明显的优势，不仅如此，倒立摆系统与火箭发射、机器人行走等实际系统的姿态调整问题有着极大的相似度，因此，目前倒立摆系统成为了许多专家重视的研究对象，且研究成果不仅具有重要的理论价值而且对于实际系统也有着相当重要的现实意义。 本文主要针对倒立摆的模糊控制器设计进行研究，其主要内容如下： 1. 对倒立摆系统进行数学建模，推导出了动态数学模型和空间状态方程； 2. 对倒立摆模型进行模糊控制器设计，在设计过程中主要利用倒立摆的摆角角度与小车的位置来控制小车的推力，从而不仅有效地控制了倒立摆的摆角问题，而且能够使得小车最终停在期望的位置； 3. 在MATLAB/simulink的仿真环境下，进行仿真实验，证明了模糊控制方法的有效性。

基于BP神经网络的一级倒立摆PID控制，经检验控制效果理想

关于最优化问题，采用 LQ 校正、 参考输入及状态观测器的设计方法来设计最优二次控制器

倒立摆淘宝商家给的资料，源码，基于STM32F103VET6单片机，寄存器开发

这是一个演示直线二级倒立摆的matlab运行模型，这个模型能够根据仿真数据动画演示出二级倒立摆的运动情况。

倒立摆系统是一个非线性自然不稳定系统,是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台

自己做的一个基于神经网络控制的一级倒立摆系统，效果十分理想

自己实现的一个神经网络控制二级倒立摆的例子 对研究倒立摆的同学肯定有帮助

神经网络、模糊和LQR实现一级倒立摆、二级倒立摆和三级倒立摆的控制，实验报告中有源码及说明，对学习控制仿真有比较大的参考价值。