以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。
2022-11-23 21:38:12
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倒立摆系统的状态空间方程的求解，何国瑞，，对于二级倒立摆系统来说，要控制它的稳定性，所需要控制的对象主要有三个。即小车的位移，下摆的角度和上摆的角度。通过拉格郎日
2022-11-21 10:03:44
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绝对可以用的二级倒立摆模型。simulink建模，matlab编写s函数，使用lqr最优控制亲测可用， 谢谢支持。
2022-11-11 20:03:38
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