倒立摆控制研究：人工神经网络BP算法的应用

"基于人工神经网络BP算法的倒立摆控制研究" 本文主要探讨了使用人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）中的反向传播（Backpropagation, BP）算法来控制倒立摆的理论与实践。倒立摆是一种典型的非线性动态系统，其稳定性控制具有挑战性。在该研究中，作者于秀芬、段海滨和龚华军通过MATLAB仿真平台建立了一个4输入、3层结构的BP神经网络模型，用于模拟单级倒立摆的控制。 输入层包括小车的位移和速度两个参数，以及摆杆相对于铅垂线的角度和角速度两个参数，这四个参数反映了倒立摆系统的实时状态。隐藏层包含16个单元，用以处理和学习系统的复杂非线性关系。输出层则设置为1个单元，用于控制摆杆的运动，以保持其稳定倒立状态。具体来说，输入层采用了Tansig函数作为激活函数，这种函数能够较好地处理非线性问题；隐藏层使用了Logsig函数，有助于网络学习和逼近非线性映射；而输出层则采用了Purelin函数，适于进行线性映射，确保控制输出的平滑性。 在MATLAB 6.5环境下，研究人员对这个神经网络模型进行了学习和训练。训练过程旨在优化网络权重，使网络能根据输入信号预测出合适的控制输出，以稳定倒立摆。同时，他们还对比了BP算法与模糊控制逻辑算法的性能，结果显示，BP算法在控制精度和收敛速度上表现出优越性，对于非线性控制和鲁棒控制具有显著优势。 倒立摆的控制是一个典型的实时控制问题，BP神经网络的优势在于其强大的自适应能力和泛化能力，能够处理不确定性因素和外界干扰，这对于倒立摆这类动态复杂的系统尤其重要。这项研究为非线性控制领域提供了一种有效且有潜力的方法，对于未来在机器人、航空航天以及其他需要精确控制的领域的应用具有指导意义。 关键词：人工神经网络；BP算法；倒立摆控制 中国分类号：TP273 文献标识码：A