基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倒立擺控制系統(tǒng)數(shù)值模擬.pdf

1、倒立擺控制系統(tǒng)通常用來檢驗控制策略的效果，是自動控制、機(jī)械電子等領(lǐng)域中非常典型的較為理想的實(shí)驗裝置。倒立擺系統(tǒng)是一個非線性、強(qiáng)耦合、多變量和自然不穩(wěn)定的系統(tǒng)，這就需要給倒立擺系統(tǒng)施加適當(dāng)?shù)牧κ沟沽[系統(tǒng)在一個很小的范圍內(nèi)移動，從而使擺的擺角在很小的范圍內(nèi)變化。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自組織、自適應(yīng)和泛化學(xué)習(xí)能力，應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決倒立擺控制問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算的過程中，需要調(diào)節(jié)其連接權(quán)系數(shù)，一般情況下采用梯度下降法來調(diào)節(jié)其權(quán)系。 人工神

2、經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)為非線性系統(tǒng)建模提供了快速、簡便的學(xué)習(xí)能力和應(yīng)用性能，以及精確表達(dá)過程的非線性-、復(fù)雜性的能力。其中多層前饋神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)以其結(jié)構(gòu)直觀、算法簡便和理論上能逼近任意非線性連續(xù)映射的能力而得到了最廣泛的應(yīng)用。但是經(jīng)典的BP算法存在收斂速度慢、數(shù)值穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)，為此許多學(xué)者將非線性優(yōu)化理論中的許多算法引入到多層前饋網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)中，起了一定的改善作用。擬牛頓算法中的BFGS優(yōu)化算法在求解無約束優(yōu)化問題中被認(rèn)為是最好的方法。論文采用BFG