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

BP神经网络控制倒立摆
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- 阿里嘎多学长 2024-05-20 02:07关注
获得0.15元问题酬金 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:
- 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。
- 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。
- 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:
- 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。
- 增加神经网络的训练数据量,优化网络结构,提高训练精度。
- 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。
- 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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