BP神经网络控制倒立摆

Question

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

Answer 1

以下内容由CHATGPT及阿里嘎多学长共同生成、有用望采纳：

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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。

推荐相关链接：

• MATLAB神经网络工具箱官方文档
• BP神经网络原理与应用
• 倒立摆控制策略
• Simulink仿真入门

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。