一阶倒立摆的神经网络控制MATLAB源码.7z

简介：
本压缩文件包含用于实现一阶倒立摆系统的神经网络控制算法的MATLAB源代码。适合研究和教学使用。 基于神经网络的一阶倒立摆控制 介绍两个模型均采用传统LQR控制器来控制一阶倒立摆，为了体验学习神经网络的数据拟合能力，使用BP、RBF神经网络代替LQR控制器，实现对一阶倒立摆的控制效果。模型来自开源平台GitHub。 个人部分：将神经网络替代LQR控制器，以展示其在控制系统中的应用效果。 Model1 基于Matlab的SimMechanics工具箱建立了一阶倒立摆的物理仿真模型，并模拟了实际倒立摆的受力情况。 - 运行“dlb_DataFile.m”文件为仿真模型提供初始化参数设置 - 执行“dlb_fangzhen.slx”文件（已调参），采集LQR控制器对应的“4输入-1输出数据” - 输入：位置、速度、角度和角速度 - 输出：加速度 过程： 将保存在工作区的数据以.mat格式存储至File文件夹 运行BP神经网络代码，完成拟合训练，并生成Simulink可调用的网络模块。替换原有的LQR控制器后再次执行该模型，观察倒立摆的摆动幅度和稳定时间。 Model2 基于纯数学模型构建了另一个一阶倒立摆控制方案。