模糊神经网络控制在单级倒立摆系统中的应用

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时间:2019-02-06

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1、模糊神经网络控制在单级倒立摆系统中的应用摘要例立摆是~个典型的抉速、多变量、菲线性、本质不稳定系统,对倒置系统的研究在理论上和方法论上具有着深远的意义。对倒立摆的研究可以归结为对非线性、多变量、不稳定系统的研究。论文以模糊控制理论为基础,采用了模糊控制中的Mamdani模糊推理系统,对倒立摆的各个变量进行控制,并且利用自适应神经网络对模糊控制规则进行了训练,最后将控制过程在MATLAB上加以仿真。本论文的主要研究内容如下:1.综述了倒立摆系统研究的历史,分析了倒立摆的研究现状和国内外对倒立摆系统研究近十年的进展

2、和取得的成果,并且介绍了针对倒立摆系统的各个控制方法。2.介绍了倒立摆的结构和在工程实际中的应用,并对倒立摆模型进行建模,推导出了倒立摆模型的状态空间表达式。3.讲述了模糊控制理论的基本原理及其应用。主要叙述了模糊控制理论的发展历史和应用,并对模糊控制的数学基础和基本理论作了详尽的阐述。4,着重介绍了模糊控制系统和模糊控制器。分析了模糊控制系统和模糊控制器的组成和特点,并对模糊控制器的设计方法提供了具体的步骤。5.对神经网络进行了详细地阐述,着重介绍了BP算法。r6.采用MATLAB仿真软件的FISEditot

3、"来建立模糊控制器,并利用神经网络对模糊控制器的规则进行了训练,最后利用Simulink建立系统的结构图来实现对倒立摆系统的控制,采用了示波器Scope对倒立摆的各个变量进行了波形的显示,直观地显示了控制的效果。关键词:倒立摆系统,模糊逻辑控制,系统仿真,神经网络,模糊推理系统TheApplicationofFuzzyNeuralNetworkControlinInvertedPendulumSystemABSTRACTInvertedpendulumisatypicalmodelofmultivariable

4、,nonlinear,essentiallyunsteadysystem,andresearchinginvertedsystemhastheprofoundmeaningintheoryandmethodology.Researchingoninvertedpendulumcanboildowntotheresearchonnonlinear,multi—variableunsteadysystem.Thearticleisbasedonthefuzzycontroltheory.Itcontrolsallt

5、hevariablesintheinvertedpendulumwiththeuseofMamdaniFISandUSeadaptiveneuralnetworktoexercisefuzzycontrolrules.AndthenitsimulatesthecontrolprocessinMATLABsoftware.Themainresearchcontentsofthisarticleareasfollows:Firstly,itgivesareviewontheresearchhistoryofinve

6、rtedpendulumsystem.ItanalyzestheimprovementandproductionsONinvertedpendulumsysteminthelasttenyearsaroundtheworld.Anditalsointroducesmanycontrolwaysoninvertedpendulumsystem.Secondly,itintroducesthestructureoftheinvertedpendulumanditsapplicationinengineeringpr

7、actice.ItestablishesthemodelOftheinvertedpendulumanddeducesthestate-spaceexpressionofthemodel.Thirdly,Itnarratesthebasictheoryandtheapplicationoffuzzycontroltheory.Itintroducesthedevelopinghistoryandtheapplicationandgivesadetaileddiscussonthemathematicbasean

8、dthebasictheory0fthefuzzyCONfr01.FourthlY,itputSstresSOnthefuzzyCOntr01systemandfuzzycontroller.ItanalyzesthecomposinsandthefeaturesofthefuzzYcontrolsystemanditprovidesmaterialstepsforfuzzycontr

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