二级倒立摆相关论文
本文对H∞标准设计问题和H∞状态反馈控制方法做了较为详细的研究和讨论，系统总结了干扰抑制问题，参数不确定系统H∞鲁棒控制的设计......
该论文设计并实现了一个由80C196单片机及其外围接口电路组成的倒立摆数字控制系统,对原有的倒立摆模拟控制系统进行了改造.二给倒......
该文针对一般形式的非线性系统用人工神经网络来实现对非线性系统的预测控制,并对其控制算法进行了研究.先对人工神经风络的基本理......
倒立摆系统是一个复杂、多变量、非线性、不稳定的快速系统，它被认为是自动控制理论中典型的实验设备，也是控制理论教学和科研中典型......
倒立摆系统具有非线性、高阶次、不稳定、多变量和强耦合特性，所以它为从事现代控制理论的研究人员提供了一个平台，使之可以在同一基......
倒立摆系统是一个非线性自然不稳定系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台，许多抽象的控制概念如控制系统的稳定......
遗传算法是一种进化计算技术,也是一种基于迭代的工具。系统初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优值。目前遗传算法已广泛应用于函......
倒立摆系统属于多变量、非线性、不稳定、强耦合的快速系统,这些特点导致实现其控制较为困难,因此多年来对它的研究受到控制学界的......
小波神经网络是结合小波变换理论与人工神经网络的思想而构造的一种新的神经网络模型,它结合了小波变换良好的时频局域化性质及神......
小波神经网络是建立在小波分析理论与人工神经网络基础之上的新型网络,它结合了小波变换的时频局部化特性和人工神经网络的自学能......
遗传算法是一种借鉴自然选择机制和遗传机制、具有自适应性、高度并行性以及鲁棒性等特点的全局优化算法,被广泛应用于复杂的工程......
径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络是一种具有单隐层的三层前馈神经网络,具有网络结构简单、学习能力快、逼近性能......
倒立摆系统以其非线性、多变量、强耦合的特性和简单易操作的实验设备而成为控制领域的理想实验平台，广泛应用于验证新控制方法的正......
小波神经网络是由具有相当发展程度的人工神经网络与小波分析理论相结合而产生的，其既拥有小波分析时-频局部化的特点，又继承了人工......
小波神经网络是将人工神经网络与小波分析理论基础相结合共同建立的一种新型神经网络，它结合了人工神经网络与小波分析的优点。首先......
径向基函数神经网络（Radial Basis Function，RBF）是一种高效的前馈式神经网络，它具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速......
倒立摆是一个强耦合、绝对不稳定、多变量、高阶次的非线性系统，它将计算机控制、机器人控制技术、智能控制等有机的结合在一起。倒......
进化算法是模仿生物自然进化过程的一种随机搜索方法,最初具有三大分支:遗传算法、进化规划和进化策略。九十年代初美国学者Koza在......
小波神经网络采用了小波理论，是将小波函数应用于人工神经网络的前馈型神经网络，也即一种优化后的人工神经网络。在分析过程中，将基于......
小波神经网络作为人工神经网络理论与小波理论的完美结合产物，兼备了神经网络的自学习功能、自适应性和鲁棒性及小波变换良好的时频......
倒立摆系统是一个典型快速、多变量、非线性、不稳定的高阶系统。研究其控制理论和方法，对于双足机器人行走、火箭发射过程调整和直......
进化算法是一种产生于生物进化思想的随机搜索算法。它采用简单的编码技术来表示各种复杂的结构,并通过对一组编码表示,进行简单的......
二级倒立摆系统是一个对准确性、快速性要求很高的复杂的非线性不稳定控制系统。自20世纪60年代后期，作为一个典型的不稳定非线性系......
二级倒立摆是一个高度非线性系统,具有强耦合和快速性的特点,必须采用有效的非线性系统的控制方法才可使其稳定在平衡位置。随着智......
建立了一套完整的二级倒立摆的实物系统.使用力学分析中的拉格朗日方程完成了二级倒立摆系统的数学建模.基于LQR方法对此二级倒立......
针对倒立摆系统的非线性、不稳定的控制问题,推导了二级倒立摆系统的数学模型和状态空间表达式,对倒立摆系统在平衡点附近进行了可......
本文研究了模糊控制器量化因子对二级倒立摆模糊控制器性能的影响,提出了选择量化因子的一些基本方法、准则。通过比较、分析,以及......
提出了一种应用RBF神经网络和遗传算法相结合的控制算法 ,用于控制二级倒立摆系统 .这种方法把线性控制的条件作为非线性最优控制......
首先分析了采用拉格朗日方法建模的二级倒立摆系统,并建立其奇异摄动系统模型,然后根据奇异摄动分频控制的特点,用奇异摄动快慢子......
提出了二级倒立摆的神经网络逆控制方案。采用线性二次最优（LQR）控制器控制倒立摆并采集倒立摆的输入输出数据，得到样本集；然后，以这些......
本文推导了二级倒立摆的数学模型，研究了它的控制方法。本文引入了综合误差和综合误差变化率的概念，大大的减少了模糊控制器的输入变......
本文简要说明了二级倒立摆系统及其建模,并分析了这个系统的特点.着重于建立一个单片机系统,在状态反馈的基础上实现对倒立摆的控......
研究了二级倒立摆系统的模糊控制问题,对表格查询算法在二级倒立摆上的应用进行了详细介绍,通过引入输入-输出数据对及模糊规则置......
针对二级倒立摆系统的快速响应及其稳定和鲁棒控制问题,以直线二级倒立摆为研究对象,在建立其非线性数学模型的基础上,利用极点配......
为实现环形二级倒立摆系统的稳定控制,本文采用了变量融合方法降低模糊控制器维数,并通过仿真研究了量化因子与比例因子对控制效果......
针对多变量连续空间学习问题的复杂性,给出了一种采用递阶模糊神经网络(HFNN)的强化学习方法,两个结构相同的HFNN分别同时完成模糊......
倒立摆系统是多变量、非线性、强耦合的控制系统。采用模糊控制理论研究二级倒立摆控制问题。运用最优控制方法设计融合函数以降低......
文中对二级倒立摆装置的摆长进行了优化,该方法确定的二级倒立摆的摆长参数能提高二级倒立摆的可控性,增强系统的适应性。文中仿真......
以往对非线性系统主要是采用线性化的方法进行控制,提出了一种基于专家系统及变步长预测控制的实时非线性系统控制方法。用变步长......
引入模糊控制改善原有的线性控制算法,对二级倒立摆实验装置系统进行了二次开发.将经验和基于系统仿真结果相结合,制定出了简单适......
针对二级倒立摆系统，提出了一种逐级模糊控制策略。该种方法基于Takagi-Sugeno模型，利用分级思想，设计逐级模糊控制规则，实现二级倒立......
根据微粒群算法的随机性、快速性、易于实现性等优点，针对LQR在二级倒立摆最优控制设计过程中对加权矩阵Q、R选择的盲目性，研究了基......
为解决LQ控制多变量系统时权矩阵参数难以确定的问题，在引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标基础上，提出了混沌全局粗搜索和局......
针对快速、多变量、强非线性、绝对不稳定特性的二级倒立摆系统,运用基于目标的动态加权模糊控制器对其进行控制,通过模糊推理得到......
通过采用LQY最优控制、变结构控制及模糊控制3种方法对二级倒立摆系统进行实时控制,从理论上讨论了这类典型的非线性自不稳定系统......
以二级倒立摆为被控对象，利用拟人智能控制方法设计了系统的非线性控制律。与传统的控制方法相比。拟人智能控制方法不受线性约束，从......
建立了一套实验系统,实现了对二级倒立摆这个复杂的非线性对象的控制.针对系统本身存在许多不能准确建模的因素,设计了变结构控制......
研究了一种新颖的模糊控制方法，并且通过实验对这一控制方法进行了验证。模糊控制器采用了连续式实现，由数据采集卡采集到的数据直接......
