基于粒子群算法的倒立摆控制研究

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毕业论文范文题目： 基于粒子群算法的倒立摆控制研究，论文范文关键词： 基于粒子群算法的倒立摆控制研究
基于粒子群算法的倒立摆控制研究毕业论文范文介绍开始：
　　毕业设计基于粒子群算法的倒立摆控制研究，共61页，29686字
　　摘要
　　对倒立摆系统的研究不仅是工程技术的需要，而且倒立摆系统本身就作为检验新的控制理论及方法的有效性的一个重要实验手段得到广泛研究。本文选取直线一级、二级倒立摆系统作为控制对象，采用PSO算法优化BP神经网络的方法（PSOBP）对其设计控制器，并进行了仿真演示。
　　首先，基于牛顿力学原理建立了直线一级倒立摆系统的数学模型，基于拉格朗日方程法建立了直线二级倒立摆系统的数学模型，并求出它们的状态空间方程。介绍了倒立摆系统的主要控制方法，以及优缺点，提出了基于PSOBP的倒立摆控制思想方法。
　　然后，介绍了基本PSO算法的原理并分析了算法涉及各参数的取值。粒子群优化算法本质上是一种概率寻优算法，对目标函数几乎没有什么要求，同时也非常适合大数据量的情况。PSOBP避免了传统 BP 算法的梯度计算，采用粒子群迭代，寻找最优的权值矩阵。通过PSO算法结合BP网络逼近非线性函数的实验显示该算法具有较好的非线性逼近效果，但是仍然需要得到实质性的改进。
　　最后，用PSOBP方法设计了倒立摆系统控制器，并建立了Simulink模型，通过仿真表明该方法用于倒立摆系统的控制效果很好。作为PSOBP算法在该领域的成功应用，本次研究为今后的进一步探索提供了重要参考。
　　关键词：PSOBP； PSO算法； BP网络；倒立摆系统
　　
　　目录
　　第1章绪论 1
　　1.1倒立摆研究意义 1
　　1.2 倒立摆简介 1
　　1.2.2 旋转倒立摆系统 2
　　1.2.3 平面倒立摆系统 2
　　1.3 智能控制在倒立摆系统控制中的应用 3
　　1.4 PSO算法的发展 5
　　1.5 PSO算法在工程领域的应用 6
　　1.6 本人所做工作简介 6
　　第2章倒立摆系统的数学模型及控制算法 8
　　2.1一级倒立摆系统数学模型 8
　　2.1.1 一级倒立摆系统模型参数 8
　　2.1.2 一级倒立摆系统的微分方程模型 8
　　2.1.3 动力学方程的线性化 9
　　2.1.4 一级倒立摆系统的状态空间模型 9
　　2.2 二级倒立摆系统的数学模型 11
　　2.3 倒立摆系统的控制算法 16
　　2.3.1倒立摆系统的控制算法介绍 16
　　2.3.2智能控制算法比较分析 20
　　第3章 PSO算法介绍 22
　　3.1 PSO算法原理 22
　　3.2 PSO 算法参数分析 25
　　3.2.1 惯性权重因子最大速度 25
　　3.2.2加速常数和 26
　　3.2.3 群体规模PopSize和最大代数MaxIt 26
　　3.3 粒子群算法的改进 27
　　3.4 与其他进化算法的比较 27
　　3.5 设计PSO算法的基本原则 28
　　3.6 PSO算法的设计步骤 29
　　第4章 PSO算法训练BP网络 31
　　4.1 人工神经网络简介 31
　　4.1.1人工神经网络的特点 31
　　4.1.2 人工神经网络的模型 31
　　4.2 反向传播(BP)网络 32
　　4.2.1 BP网络的结构 32
　　4.2.2 BP网络的不足与改进 34
　　4.3基于PSO的BP神经网络学习算法（PSOBP） 35
　　4.4 PSOBP用于函数逼近的效果分析 37
　　4.4.1 、的取值对算法的影响比较 37
　　4.4.2 PopSize的取值对算法的影响比较 39
　　4.4.3 惯性因子的取值对算法的影响比较 41
　　4.4.4 搜索空间范围对算法的影响比较 43
　　4.4.5 正弦函数最理想逼近效果 44
　　4.4.6 Hermit多项式函数逼近效果 46
　　第5章倒立摆系统的PSOBP控制及仿真 48
　　5.1 PSOBP控制倒立摆的原理 48
　　5.1.1倒立摆系统的状态空间方程 48
　　5.1.2 BP神经网络控制器 48
　　5.2 PSOBP控制倒立摆 50
　　5.2.1 PSOBP控制一级倒立摆 51
　　5.2.2 PSOBP控制二级倒立摆 55
　　5.3 PSOBP控制器控制倒立摆仿真 57
　　5.3.1 一级倒立摆控制仿真 57
　　5.3.2 二级倒立摆控制仿真 59
　　结论 61
　　致谢 63
　　参考文献 64

以上为本篇毕业论文范文 基于粒子群算法的倒立摆控制研究的介绍部分。

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