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基于神经网络的非线性动力系统控制研究
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作者 曹丽娟 和颖秋 李守巨 《科学技术与工程》 2008年第17期4891-4894,4900,共5页
基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它... 基于改进BP神经网络,建立了一种自适应在线控制模型,并且该控制方法应用到离散非线性动力系统和倒立摆系统控制问题。为了避免BP神经网络在训练过程中的目标函数局部极小值问题,提出了一种基于BFGS优化算法的神经网络训练方法。与其它控制方法相对比,所提出的基于神经网络的倒立摆控制方法具有较高的控制精度。通过离散时间系统的控制模拟和倒立摆模型系统的控制两个算例,验证了所提出的控制方法的具有有效性和很好的控制效率。 展开更多
关键词 非线性动态系统 BFGS优化算法 离散时间系统 倒立摆模型系统 全局最优解
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Using Adaptive Gain Scheduling LQR Method Control of Arm Driven Inverted Pendulum System Based on PIC18F4431 被引量:1
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作者 Huu Chan Thanh Nguyen An-Wen Shen 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2013年第4期85-92,共8页
The arm driven inverted pendulum system is a highly nonlinear model, muhivariable and absolutely unstable dynamic system so it is very difficult to obtain exact mathematical model and balance the inverted pendulum wit... The arm driven inverted pendulum system is a highly nonlinear model, muhivariable and absolutely unstable dynamic system so it is very difficult to obtain exact mathematical model and balance the inverted pendulum with variable position of the ann. To solve this problem, this paper presents a mathematical model for arm driven inverted pendulum in mid-position configuration and an adaptive gain scheduling linear quadratic regulator control method for the stabilizing the inverted pendulum. The proposed controllers for arm driven inverted pendulum are simulated using MATLAB-SIMULINK and implemented on an experiment system using PIC 18F4431 mieroeontroller. The result of experiment system shows the control performance to be very good in a wide range stabilization of the arm position. 展开更多
关键词 Arm Driven Inverted Pendulum (ADIP) adaptive gain scheduling LQR control LQR control swing up pendlum
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