文献类型：期刊文章

作　　者：刘妹琴[1] 廖晓昕[1] 陈际达[2] 李湘林[2]

机构地区：[1]华中理工大学控制科学与工程系,武汉430074 [2]中南工业大学信息工程学院,长沙410083

出　　处：《控制理论与应用》

基　　金：国家自然科学基金!( 698740 16);国家教委博士点专项基金!( 970 4872 2 )

年　　份：2000

卷　　号：17

期　　号：4

起止页码：593-596

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX1996、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：提出了一种应用RBF神经网络和遗传算法相结合的控制算法 ,用于控制二级倒立摆系统 .这种方法把线性控制的条件作为非线性最优控制性能指标的约束条件 ,用改进的遗传算法求解使性能指标最小的RBFNN控制器参数 .仿真结果表明 ,该方案优于传统的状态反馈方法和模糊控制方法 ,具有更大的稳定域 (0 <θ1,θ2 <2 5 °) ,抗干扰能力更强 .

关 键 词：RBF神经网络 遗传算法 二级倒立摆 自动控制理论

分 类 号：TP18]