基于人工神经网络BP算法的倒立摆控制研究

• 作者: 于秀芬 段海滨 龚华军
• 来源期刊: 兵工自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 BP算法 倒立摆控制
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 测控技术
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 2800字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1576.2003.03.014

摘要

基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型,其倒立摆BP网络为4输入3层结构.输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度.隐含层单元数16个.输出层设置为1个输出单元.输入层采用Tansig函数,隐含层采用Logsig函数,输出层采用Purelin函数.用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练,并与模糊控制逻辑算法对比,表明倒立摆控制BP算法精度高、收敛快,在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚华军	南京航空航天大学自动化学院	74	567	13.0	18.0
2	段海滨	南京航空航天大学自动化学院	28	1157	11.0	28.0
3	于秀芬	南京航空航天大学自动化学院	4	71	4.0	4.0