首先对非线性模型在控制目标附近进行线性化得到相应的状态空间表达式
首先对非线性模型在控制目标附近进行线性化得到相应的状态空间表达式,再对线性模型设计LQR控制器,进而用此控制器控制非线性倒立摆,取得训练神经网络控制器的数据,最后用这些数据训练得到神经网络控制器,最终基于神经网络的(一、二、三级)倒立摆控制均取得了很好的控制效果;...
首先对非线性模型在控制目标附近进行线性化得到相应的状态空间表达式,再对线性模型设计LQR控制器,进而用此控制器控制非线性倒立摆,取得训练神经网络控制器的数据,最后用这些数据训练得到神经网络控制器,最终基于神经网络的(一、二、三级)倒立摆控制均取得了很好的控制效果;...
介绍了二级倒立摆的建模,并结合极点配置方法和LQR方法进行了仿真,有详细的过程。...
倒立摆全套仿真程序,里面包含极点配置控制,LQR控制等两种控制算法的控制器,和无静差跟踪器,支持算法扩充。可用于控制算法的检验。...
The Kalman filter is an efficient recursive filter that estimates the state of a linear dynamic system from a series of noisy measurements. It is used...
30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于...