模糊逻辑与神经网络在倒立摆智能控制中的应用与仿真

倒立摆装置的智能控制研究是一篇深入探讨倒立摆系统在控制理论中的应用及智能控制技术的硕士论文。倒立摆作为一种非最小相位、强耦合且非线性的复杂系统，是测试控制策略有效性的重要平台，它与火箭、飞行器和起重机等工程领域的控制系统有相似之处，研究成果对于优化这些领域的控制策略具有重要意义。 论文作者郭钊侠，以控制理论与控制工程专业硕士的身份，由方建安导师指导，研究焦点在于利用模糊逻辑与神经网络等智能控制理论来改进实验室中的数字式倒立摆装置的控制性能。首先，通过SIMULINK建立基于数学模型的倒立摆系统仿真模型，这确保了模型能够准确模拟实际系统的动态行为。同时，通过分析输入输出样本数据，神经网络控制器被设计出来，能够自我学习并实现自垂直控制，显示出良好的控制效果。 模糊逻辑与线性二次型调节器(LQR)的结合，使得控制器能够在保证稳定性的同时，利用模糊逻辑处理摆动，有效地减少了模糊规则的数量，解决了维数灾难问题，增强了系统的抗干扰能力和自适应性。此外，论文还提出了融合模糊PID控制与神经网络技术的方法，这种直接控制量型模糊PID控制器在面对大脉冲扰动或系统模型变化时仍能保持稳定的控制性能，展示了非线性特性和处理模型不确定性的优势。 最后，神经网络与PID技术的结合带来了另一种创新，尽管具体细节未详述，但表明这种方法可能进一步提升了控制的灵活性和鲁棒性。这篇论文不仅深化了倒立摆装置的控制理论研究，而且为智能控制在实际工程问题中的应用提供了有价值的经验和解决方案。