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基于遗传神经网络的倒立摆控制研究

基于遗传神经网络的倒立摆控制研究

黄孝平
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内容简介

  倒立摆系统是一个高阶次、不稳定、多变量、非线性、强耦合的典型系统,是控制领域重要的研究对象,是验证各种控制算法的理想模型。很多抽象的概念如系统的稳定性、可控性、可观性、鲁棒性和系统的抗干扰能力等,都可以通过对倒立摆的控制直观地表现出来。   本研究将遗传算法和神经网络结合起来,提出了面向神经网络的遗传算法(NNOGA),详细论述了该算法的实现途径,并用基于遗传神经网络的智能控制方法实现了对一、二、三级直线倒立摆系统的仿真和智能控制,克服了简单遗传算法搜索速度慢、不成熟收敛和迭代次数多的缺,取得了较好的控制效果。
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