给出一段完整的matlab代码,利用神经网络实现一阶倒立摆
时间: 2023-08-12 14:39:18 浏览: 72
以下是一个简单的 MATLAB 代码,使用前馈神经网络来控制一阶倒立摆的平衡。
```matlab
% 定义一阶倒立摆的动态方程
function dxdt = pendulum(t,x,u)
m = 1; % 质量
l = 1; % 杆长
g = 9.81; % 重力加速度
dxdt(1,1) = x(2);
dxdt(2,1) = -(g/l)*sin(x(1)) + u/(m*l^2);
end
% 创建训练数据集
tspan = [0 10];
y0 = [0.1; 0];
u = @(t) sin(t);
[t,y] = ode45(@(t,x)pendulum(t,x,u(t)), tspan, y0);
X = [y(:,1) y(:,2)];
Y = u(t);
% 创建神经网络
net = feedforwardnet([10 5]);
net.trainFcn = 'trainlm';
net.trainParam.showWindow = false;
% 训练神经网络
net = train(net, X', Y');
% 测试神经网络
t_test = linspace(0, 10, 100);
y_test = zeros(length(t_test), 2);
y_test(1,:) = y0';
u_test = @(t) sin(t);
for i = 2:length(t_test)
y_test(i,:) = y_test(i-1,:) + 0.1 * pendulum(t_test(i), y_test(i-1,:)', net(y_test(i-1,:)'))';
end
% 绘制结果
plot(t_test, y_test(:,1));
xlabel('Time');
ylabel('Angle');
title('Inverted Pendulum Control');
```
在此代码中,我们首先定义了一阶倒立摆的动态方程 `pendulum`,然后使用 ODE45 求解该方程,生成训练数据集。接下来,我们创建了一个具有两个隐藏层(分别包含 10 和 5 个神经元)的前馈神经网络,并使用 `trainlm` 算法训练它。最后,我们使用训练好的神经网络控制一阶倒立摆的平衡,并绘制了结果。