人工神经网络作业MATLAB仿真.pdfVIP

人工神经网络作业 MATLAB 仿真 (共 3 篇) (共 30 页) -本页仅作为预览文档封面，使用时请删除本页- 人工神经网络仿真作业（3篇） 人工神经网络仿真作业1： 三级倒立摆的神经网络控制 人工神经网络仿真作业2： 基于模型整体逼近的机器人RBF网络自适应控制 人工神经网络仿真作业3： 基于RBF的机械手无需模型自适应控制研究 2 神经网络仿真作业1：三级倒立摆的神经网络控制 摘要：建立了基于人工神经网络改进BP算法的三级倒立摆的数学模型，并给 出了BP网络结构，利用Matlab软件进行训练仿真，结果表明，改进的BP算法 控制倒立摆精度高、收敛快，在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用 前景。 1.引言 倒立摆系统的研究开始于19世纪50年代,它是一个典型的非线性、高阶 次、多变量、强耦合和绝对不稳定系统.许多抽象的控制概念,如系统的稳定性、 可控性、系统的收敛速度和抗干扰能力都可以通过倒立摆直观地表现出来。随 着现代控制理论的发展,倒立摆的研究对于火箭飞行控制和机器人控制等现代高 科技的研究具有重要的实践意义。目前比较常见的倒立摆稳定控制方法有线性 控制,如LQR,LQY等;智能控制,如变论域自适应模糊控制,遗传算法,预测控制等。 2.系统的数学模型 三级倒立摆的模型及参数 三级倒立摆主要由小车，摆1、摆2、摆3组成，它们之间自由链接。小车 可以在水平导轨上左右平移，摆杆可以在铅垂平面内运动，将其置于坐标系后 如图1所示： 规定顺时针方向的转角和力矩均为正。此外，约定以下记号： 为外界作u x O 用力， 为小车位移， （=1，2，3）为摆 与铅垂线方向的夹角， 分别为i i i i 摆 的链接点位置。其它的系统参数说明如下：i 3 m --小车系统等效质量； l --二摆质心至旋转轴之间的距离； 0 2 m --一摆质量； l --三摆质心至旋转轴之间的距离； 1 3 m --二摆质量； L --一、二摆之间的距离； 2 1 m --三摆质量； L --二、三摆之间的距离； 3 2 J --一摆对其质心处转动惯量； f --小车系统的摩擦系数； 1 0 J --二摆对其质心处转动惯量； f --一摆转轴处的摩擦阻力矩系数； 2 1 J --三摆对其质心处转动惯量； f --二摆转轴处的摩擦阻力矩系数； 3 2 l --一摆质心至旋转轴之间的距离； --三摆转轴处的摩擦阻力矩系数。f 1 3 三级倒立摆的非线性模型为：   Z Z G U 0