单级倒立摆的专家模糊控制

建立了一级倒立摆的控制模型，并利用PID控制使其达到稳定状态。

在对一级倒立摆进行数学建模的基础上，对模型进行线性化，得到其状态空间模型，利用二次型最优控制方法得出控制率。MATLAB编程对一级倒立摆进行仿真分析。

针对互联双倒立摆系统，提出了一种基于时滞代换的自适应容错控制方案。该方案用有界的参考信号代换模糊逼近器输入中的未知时滞信号，这使得控制器的设计不再依赖于时滞假设条件。容错反推控制技术和自适应技术相结合

神经网络、模糊和LQR实现一级倒立摆、二级倒立摆和三级倒立摆的控制，实验报告中有源码及说明，对学习控制仿真有比较大的参考价值。

本文首先通过力学分析建立三级倒立摆系统的状态空间模型，并通过求A矩阵的特征值利用李雅普诺夫稳定判据求得原三级倒立摆系统不稳定。由于系统的能控性矩阵为满秩矩阵，从而得出三级倒立摆系统为完全能控性系统，可

用拉格朗日方法建模，设计倒立摆二次型最优控制器，通过MATLAB仿真和实际系统实验，实现对倒立摆的稳定控制。建立模型，确定参数，进行控制算法设计、系统调试和分析等步骤实现

单片机实现对二级倒立摆的控制与模糊控制技术的应用

倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值。针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题。通过应用神经网络控

神经模糊 平衡倒立摆+ GUI训练界面的神经模糊系统。 算法基于: Yamakawa,T,“非线性模拟模式下的模糊推理引擎及其在模糊逻辑控制中的应用。”,IEEE Trans。 Neural Netw

非线性、不确定性、 耦合性、开环不稳定性、约束限制 、、、、、、