【摘 要】
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在二级倒立摆控制器优化设计的研究中,由于二级倒立摆系统是一种复杂多变量、强耦合的不稳定系统,较难达到稳定平衡状态,首先要建立模型,之后才能够进行系统仿真与实际控制实
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在二级倒立摆控制器优化设计的研究中,由于二级倒立摆系统是一种复杂多变量、强耦合的不稳定系统,较难达到稳定平衡状态,首先要建立模型,之后才能够进行系统仿真与实际控制实验。由于系统对控制器性能要求较高,因此选用遗传算法训练的小波神经网络控制器,并针对遗传算法仍然存在的收敛速度慢,泛化性能差,可能陷入“早熟”等许多问题,对算法加以改进。将采用罚函数为基础的小生境技术引进到遗传算法中;并根据个体适应度来改进交叉概率。在仿真与实物控制实验中,控制器能够实现二级倒立摆系统的稳定控制,且抗干扰能力、系统平衡恢复速度优良
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