m0_62242901 2024-05-20 02:07 采纳率: 0%
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已结题

BP神经网络控制倒立摆

博主你好,我运行你的程序,BP神经网络的训练效果很好,但是我将生成的控制器放到仿真里运行为什么它不是像LQR那样稳摆呀?可能是我这样是我搭建仿真不对,还是少了哪个步骤?你可以看看是啥原因吗?谢谢

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  • 阿里嘎多学长 2024-05-20 02:07
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    以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳:


    您想要解决的问题: 您想要解决的问题是如何使BP神经网络控制器在仿真环境中像LQR控制器那样稳定倒立摆。

    图片内容

    1. 第一张图片显示了一个倒立摆的模型,包括刚体、旋转关节、直线运动关节等,以及一个自定义神经网络的输入输出。
    2. 第二张图片是MATLAB的编辑器界面,显示了一个BP神经网络的训练过程,包括数据加载、网络结构定义、训练参数设置以及训练结果。
    3. 第三张图片显示了一个仿真界面,其中包含角速度和干扰力的参数设置。

    问题出现原因: 根据您提供的信息和图片,问题可能出现的原因有:

    • 控制器设计可能不完全适合倒立摆的动态特性。
    • 神经网络训练可能没有达到足够的精度,导致控制效果不佳。
    • 仿真环境搭建可能存在问题,例如控制信号的传递、时间步长设置等。
    • 控制器可能没有正确地集成到仿真模型中。

    问题解决方案

    1. 确保神经网络的输入输出与倒立摆模型的动态特性相匹配。
    2. 增加神经网络的训练数据量,优化网络结构,提高训练精度。
    3. 检查仿真环境的搭建,确保控制信号正确传递,时间步长设置合理。
    4. 验证控制器是否正确集成到仿真模型中,检查是否有任何遗漏或错误配置。

    提供代码: 由于您没有提供具体的代码段,我无法提供直接的代码修改建议。但是,我可以提供一些通用的步骤来优化您的BP神经网络控制器:

    % 加载数据
    load data.mat;
    
    % 定义输入输出
    input = [out.GSF_pos, out.GSF_pos1, out.GSF_ang, out.GSF_ang1]';
    output = out.GSF_acc';
    
    % 创建神经网络
    net = newff(minmax(input), [10, 1], {'tansig', 'purelin'});
    
    % 设置训练参数
    net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt算法
    net.trainParam.epochs = 10000; % 设置训练周期
    
    % 训练神经网络
    [net, tr] = train(net, input, output);
    
    % 测试神经网络
    testout = net(input);
    
    % 使用gensim生成Simulink模块
    gensim(net, -1);
    

    代码运行方式

    • 确保您有MATLAB环境,并且已经安装了神经网络工具箱。
    • 将上述代码保存为.m文件,并在MATLAB中运行。

    代码预期运行结果

    • 神经网络应该能够学习到倒立摆的控制规律。
    • 控制器在仿真环境中应该能够更稳定地控制倒立摆。

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    请注意,这些链接可能需要根据您实际遇到的问题进行调整,以找到最适合您情况的资源。

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