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二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制 被引量:15

Control of the Double-Link Inverted Pendulum by Using Takagi-Sugeno Model Based on Gradual Fuzzy Neural Network
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摘要 提出了一种逐级模糊神经网络控制法.该控制法通过采用Takagi Sugeno型模糊 神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制.模糊神经网络 控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化.实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制 法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒 性强. A new control method is proposed by using the gradual fuzzy neural network. In this method, the Takagi-Sugeno fuzzy neural network controller and gradual fuzzy control rules are adopted to stabilize the double-link inverted pendulum. Moreover, Genetic Algorithm is used to optimize the parameters of the Takagi-Sugeno fuzzy controller in 4 steps. Experimental results indicate that, only with 20 rules, the gradual fuzzy neural network controller can stabilize the double-link inverted pendulum with good effect and strong system robustness.
出处 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期43-47,共5页 Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition)
关键词 逐级控制 倒立摆 Takagi-Sugeno型模糊逻辑 神经网络控制 gradual control inverted pendulum Takagi-Sugeno fuzzy logic neural network control
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