引用本文:高军伟,蔡国强,纪志坚,秦勇,贾利民.三级倒立摆的自适应神经模糊控制(英文)[J].控制理论与应用,2010,27(2):278~282.[点击复制]
GAO Jun-wei,CAI Guo-qiang,JI Zhi-jian,QIN Yong,JIA Li-min.Adaptive neural-fuzzy control of triple inverted pendulum[J].Control Theory and Technology,2010,27(2):278~282.[点击复制]
三级倒立摆的自适应神经模糊控制(英文)
Adaptive neural-fuzzy control of triple inverted pendulum
摘要点击 2856  全文点击 3522  投稿时间：2009-06-30  修订日期：2009-09-10
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DOI编号  10.7641/j.issn.1000-8152.2010.2.ICTA090854
  2010,27(2):278-282
中文关键词  三级倒立摆  自适应神经模糊推理系统  状态合成  LQR
英文关键词  triple inverted pendulum  adaptive neural-fuzzy inference  state synthesis  LQR
基金项目  supported in part by the National Natural Science Foundation of China(60604032, 60674001); in part by the State Key Laboratory of Rail Traffic Control and Safety of Beijing Jiaotong University(RCS2008ZZ04,SKL2007K006); Shandong Province Domestic Visitor Foundation; in part by the the National 863 High Technology Plan of China(2007AA11Z247).
作者单位E-mail
高军伟* 青岛大学 自动化工程学院
北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室 		gaojw@yahoo.cn 
蔡国强 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室  
纪志坚 青岛大学 自动化工程学院  
秦勇 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室  
贾利民 北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室  
中文摘要
      在三级倒立摆(TIP)系统中, 应用神经网络与模糊控制相结合的自适应神经模糊推理系统(adaptive neuralfuzzy inference system), 根据样本数据调整隶属函数和控制规则参数, 使得训练后ANFIS控制器很好地模拟期望的输入输出数据. 仿真结果表明所设计的ANFIS控制器对三级倒立摆系统的稳定控制是可行的. 与LQR控制相比, 基于ANFIS控制的倒立摆系统具有良好的动态性能和抗干扰性能.
英文摘要
      In the triple inverted pendulum(TIP) system, adaptive neural-fuzzy inference system(ANFIS) approach is atilized to combine fuzzy logic with Neural-Network, according to the input/output data, so that ANFIS automatically adjusts fuzzy rules and membership functions based on state synthesis to fit sampling data. The simulation results show that the designed ANFIS controller is feasible. Compared with LQR control, triple inverted pendulum based on ANFIS control has better dynamics performance and anti-interference capability.