自适应神经模糊控制策略在倒立摆系统中的研究

摘要

该文在仔细分析倒立摆现有智能控制方案的情况下,寻找模糊控制和神经网络结合的切入点,采用一种先进的的智能控制策略——基于自适应神经网络的模糊推理系统ANFIS来对倒立摆系统进行建模和控制.基本思想是:模糊控制器采用Sugeno模糊模型,易于描述非线性系统的动态特性;基于ANFIS的系统建模不需要进行结构优化,该文采用BP算法与梯度下降法结合的混合算法对Sugeno模糊模型中的前项及后件参数进行优化修正;在已获得的客观输入输出数据对的基础上,该文提出一种新的ANFIS策略对倒立摆系统进行模糊建模,避免了主观选择隶属函数和模糊规则,划分论域等缺陷;最后基于优化后的Sugeno模糊模型,对倒立摆进行有效的控制.仿真实验表明,与PID和传统模糊控制策略相比,该建模控制策略避免了PID控制参数选择困难和常规模糊控制主观设计隶属函数和模糊规则的弊病,控制效果令人满意,为解决未知不确定非线性系统的辨识问题提供了一条新的思路.

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文摘

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符号索引

一绪论

1引言

2立论依据

3章节安排

参考文献

二倒立摆系统及其研究状况

1倒立摆系统及其数学建模

2倒立摆控制机理分析

3倒立摆的研究历史

4倒立摆的研究现状

5小结

参考文献

三倒立摆系统中的智能控制策略

1 Sugeno模糊模型及其在倒立摆建模控制中的应用

2 BP神经网络及其在倒立摆控制中的研究状况

3模糊神经网络及其在倒立摆控制中的应用

4倒立摆系统中的其他智能控制策略

参考文献

四 ANF IS---基于自适应神经网络的模糊推理系统

1自适应网络简介

2 ANFIS的结构描述

3 ANFIS的学习算法

4 ANFIS的逼近特性

5 ANFIS的控制方式

参考文献

五基于ANFIS的倒立摆系统模糊建模

1实验用倒立摆系统介绍

2一级倒立摆的ANFIS建模

3一级倒立摆的ANFIS建模中的参数辨识

4二级倒立摆的ANFIS建模

5基于MATLAB/SIMULINK的倒立摆ANFIS建模控制仿真

6一级倒立摆仿真结果及其控制策略分析比较

7二级倒立摆的ANFIS控制仿真

8倒立摆系统的三种控制算法分析

参考文献

六结束语

1本文的创新之处及不足之处

2本文展望

附录1硕士期间论文发表情况

致谢