BP神经网络驱动的广义预测控制提升倒立摆快速系统稳定性

本文探讨了在一级倒立摆控制系统中应用基于BP神经网络的广义预测控制算法。倒立摆是一个复杂的非线性系统，对于机器人技术、卫星姿态控制和火箭姿态控制等领域具有重要意义。传统的控制方法如线性控制和预测控制虽然有效，但难以应对快速系统的实时性和复杂性。预测控制，尤其是广义预测控制，因其多步输出预测和滚动优化特性，在处理非最小相位系统和不稳定系统方面表现出色，但计算负担较大。 作者提出的新算法结合了BP神经网络的优势，简化了广义预测控制的计算过程，使其更适合快速系统的实时应用。BP神经网络作为一种强大的计算模型，能够通过学习和适应来逼近复杂的函数关系，这在预测控制中可以用来估计系统未来的动态行为。 系统控制结构图显示了神经网络预测控制算法的基本框架，包括模型预测部分，用于预测未来输出；反馈校正环节，通过神经网络校正预测误差，提高控制精度；以及滚动优化模块，通过不断更新网络权重来优化控制策略。这种结构允许算法在实时环境中自我调整，提高控制的自适应性和稳定性。 在具体实验中，将该算法应用于一级倒立摆的控制，并通过仿真结果验证了其有效性和实用性。结果显示，新算法不仅提高了控制性能，还显著减少了计算负担，使得快速系统能够在实时条件下获得良好的控制效果。 总结来说，本文的研究贡献在于将神经网络技术与广义预测控制相结合，为快速且动态变化的倒立摆系统提供了一种高效、适应性强的控制策略，这对于提高这类系统的控制效率和稳定性具有实际价值。