用进化RBF神经网络控制二级倒立摆

• 作者: 刘妹琴 廖晓昕 李湘林 陈际达
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 遗传算法 二级倒立摆
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 593-596,600
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2000.04.028

摘要

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性能指标的约束条件,用改进的遗传算法求解使性能指标最小的RBFNN控制器参数.仿真结果表明,该方案优于传统的状态反馈方法和模糊控制方法,具有更大的稳定域(0<θ1,θ2<25°),抗干扰能力更强.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	廖晓昕	华中理工大学控制科学与工程系	25	724	14.0	25.0
2	刘妹琴	华中理工大学控制科学与工程系	6	179	6.0	6.0
3	陈际达	中南工业大学信息工程学院	3	110	3.0	3.0
4	李湘林	中南工业大学信息工程学院	1	86	1.0	1.0