倒立摆系统中自适应神经网络学习算法的深度剖析与实践.docx

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2025-10-14 发布于上海
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倒立摆系统中自适应神经网络学习算法的深度剖析与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在控制理论的发展历程中，倒立摆系统始终占据着极为关键的地位，堪称一个经典且极具挑战性的研究对象。倒立摆系统是指一个或多个刚体在一组非线性约束下的动态系统，这些约束通常使刚体的最低点受到压力，迫使它们保持倒立状态。倒立摆系统通常由摆杆、小车和驱动装置等部分构成，其结构看似简单，却蕴含着复杂的动力学特性。在实际应用中，倒立摆系统的种类繁多，常见的有直线型倒立摆、环形倒立摆、平面倒立摆等。其中，直线型倒立摆是最常见的一种，它由可以沿直线导轨运动的小车以及一端固定于小车之上的匀质长杆组成，小车可通过力矩电机、步进电机