内容简介：

BP神经网络在一级倒立摆 控制系统中的应用设计，毕业论文，共38页。

摘 要 倒立摆系统是研究控制理论的一种典型实验装置，它深刻揭示了自然界的一个基本规律，即一个自然不稳定的非线性被控对象，运用有效的控制手段可使其能够处于稳定状态。 倒立摆系统作为一个控制装置，价格低廉、结构简单，便于用多种不同的控制方法进行控制，使其稳定。作为一个被控对象，它是一个不稳定、高阶次、非线性、多变量、强耦合的系统，只有采用有效的控制方法和控制策略，才能使其处于稳定状态，因此倒立摆装置被公认为是自动控制理论中的典型实验设备。 由于控制理论的广泛应用，由此系统研究产生的方法和技术将在半导体及精密仪器加工、机器人控制技术、人工智能、导弹拦截控制系统、航空对接控制技术、火箭发射中的垂直度控制、卫星飞行中的姿态控制和一般工业应用等方面具有广阔的利用开发前景。对智能控制神经网络BP算法进行的学习研究，设计出基于规则库的神经网络控制器，应利用Simulink仿真平台与一级倒立摆模型连接仿真成功，对一级倒立摆的实际控制具有较好的鲁棒性。

关键词：倒立摆，神经网络，BP算法

目 录 摘 要 I

ABSTRACT II

目 录 III

第一章 绪 论 1

11倒立摆系统的研究概况 1

111倒立摆的发展历史及现状 1

112倒立摆问题研究的意义 3

12智能控制的概况 3

121智能控制的研究概况 3

122智能控制理论的发展 4

13本设计的主要工作 5

第二章 倒立摆控制系统分析 7

21倒立摆控制系统的模型 7

22 常见的几种控制方案 11

221传统控制方法 11

242智能控制方法 11

第三章 神经网络控制理论 13

31神经网络控制原理 13

311 神经网络控制的概述 13

312 人工神经元模型 13

313 神经网络的学习方法 14

32 BP网络的设计 15

321 BP学习算法 15

322 BP网络设计原则 16

323 BP网络的前馈计算 17

324 BP网络权系数的调整规则 19

325 BP网络学习算法的计算步骤 22

326 BP网络的优缺点 23

33 BP网络的训练 23

331 产生数据样本集 23

332确定网络类型 24

333训练和测试 24

第四章 一级倒立摆的神经网络控制 25

41样本的选取 25

42仿真 26

结 论 31

参考文献 32

致 谢 33

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