基于EKF滤波的倒立摆神经网络控制研究

• 作者: 于长生 孙世界
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 EKF 倒立摆 控制
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 849-851,855
• 分类号: TP183
• 字数: 2004字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2011.04.056

摘要

为解决一类带干扰的模型不确定倒立摆系统中存在的两类未知项--未知函数和外界干扰,采用了基于Lyapunov函数稳定性的神经网络控制方法设计控制器.控制器设计中利用扩展卡尔曼滤波(EKF)消除系统观测噪声,获取系统状态的估计值,进而利用径向基函数(RBF)神经网络良好的逼近性来近似设计的控制律中的未知项.最后在倒立摆系统中对设计的神经网络控制器进行了仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器能有效抑制外界干扰,在精确控制倒立摆的同时可以保证控制系统的稳定性和快速性.