论文部分内容阅读
摆系统是一个典型的强耦合、非线性、高阶次的不稳定系统。由于摆系统的数学模型是在忽略了次要因素的基础上得出来的,而实际上是一个非线性的系统,当系统受到外部的干扰时,这些次要因素的影响比较突出。实验采用PID神经元,设计一个神经网络间接自适应控制系统,首先用一个神经网络对摆系统模型进行辨识,辨识完成后,辨识模型的权值与隐层积分元的数值传递给具有同样结构的PID神经元的神经网络控制器,对倒立摆进行自适应控制。最后根据以上算法,采用6.0编写控制程序,实现对平面一级摆系统的实时控制。