直线倒立摆稳定控制的自适应神经网络模糊推理系统研究

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1、摘要倒立摆是一个典型的快速、多变量、非线性、绝对不稳定系统，只有行之有效的控制方法才能实现系统稳定。在实际工程中，许多控制系统都具有与倒立摆系统类似的特点。因此，倒立摆系统的研究在理论上和工程应用中都具有深远的意义。本文分析了倒立摆系统的特点和稳定控制的研究意义，介绍了国内外的研究现状。依据拉格朗日方程对直线一级、二级和三级倒立摆建模并进行定性分析。在此基础上，采用自适应神经网络模糊推理ANFIS方法实现倒立摆系统稳定控制，这种控制方法结合了神经网络和模糊推理的特点，自动调整模糊控制规则和隶属函数。对于多变量系统中易出现的规则爆炸，通过综合系数进行状态变量合成来降低

2、输入变量维数，减少控制规则数目。从直线一级、二级和三级倒立摆的仿真结果看，基于自适应神经网络模糊推理系统的倒立摆系统实现了稳定控制，其控制效果与LQR控制相比，响应时间、摆动幅度和抗干扰能力等性能指标较好。在模型参数改变的情况下，自适应神经网络模糊推理ANFIS具有较强的适应能力。在本文中，利用MATLAB的实时工具箱RTW来验证ANFIS控制算法在实物倒立摆控制中的有效性。从直线一级和二级倒立摆实物控制的结果看，基于自适应神经网络模糊推理系统的实物倒立摆系统实现了稳定控制，小车能较准确地到达预定位置，系统具有良好的抗干扰能力。关键词：倒立摆；稳定控制；ANFIS；

3、综合系数；RTWAbstractInvertedpendulumisatypicalmodelofmulti-variable，nonlinear,essentiallyunsteadysystem．TheonlyeffectivemeansCallrealizestabilityofthesystem．Inpracticalengineering，manycontrolsystemsresembleinvertedpendulum．Thus，thestabilityresearchofinvertedpendulumsystemhastheprofoundmean

4、ingbothintheoryandinpractice．Inthisdissertation,thecharacteristicsofinvertedpendulumandtheresearchmeaningofstablecontrolisanalyzed．Besides，researchactualityofinvertedpendulumisintroduced．AccordingtoLagrangeequation,modelofsingle，doubleandtripleinvertedpendulumareconstructed．Thestabilit

5、y,controllabilityandobservabilityofinvertedpendulumsystemisanalyzed．Basedonthis，thedissertationpresentsAdaptive-Neural-Network-basedFuzzyInferenceSystemtorealizethebalanceofinvertedpendulum．ANFIS，whichCanmodifyfuzzyrulesandmembershipfunctions，hasadvantageofbothfuzzylogicandNeural·Netwo

6、rk．Consideringmulti—variableofinvertedpendulum，statesynthesisisadoptedtoreducethenumberofinputvariabledimensionandthenumberofcontrolrules，inordertoavoidtheexplosionofrules．ThesimulationresultsshowinvertedpendulumbasedonANFISisfeasible．Compared丽mLQRcontrolarithmetic，invertedpendulumbase

7、donANFIScontrolhasgooddynamicsperformanceandanti·interferencecapability．Whenparametersofmodelarechanged，ANFIScontrollerhasstrongadaptability．TomoreapprovethatANFISisfeasibleinthecontrolofinvertedpendulumpracticality,singleanddoubleinvertedpendulumpracticalityrealizebalancebasedonReal