进化神经网络在倒立摆控制中的应用

• 作者: 张滔 谢宗安
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 神经网络 优化 倒立摆
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 仿真应用研究
• 页码范围: 297-299,306-307
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 字数: 2795字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2006.05.081

摘要

倒立摆作为典型的非线性系统,伴随着多变量、快速运动和绝对不稳定的特征,难于建立精确的数学模型,这就使得对倒立摆的控制变得异常困难和复杂.智能控制理论则是解决此问题的一个有效途径,该文针对倒立摆控制的传统神经网络算法(即BP算法)的缺点,将遗传算法与神经网络结合起来,提出了倒立摆的进化神经网络控制方法.控制器在结构上采用神经网络,利用遗传算法优化神经网络的连接权值.实验研究表明,该控制器不仅具有良好的动态和稳态控制性能,而且对于干扰也具有很强的抑制能力.同时还具备结构简单,易于实现的优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢宗安	贵州大学电气工程学院	7	70	4.0	7.0
2	张滔	贵州大学电气工程学院	1	11	1.0	1.0