基于遗传算法优化BP神经网络的倒立摆智能控制系统-MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个智能控制系统，通过遗传算法全局优化BP神经网络的初始权值和阈值，有效避免局部最优，显著提升倒立摆控制的精度和稳定性。

详 情 说 明

基于遗传算法优化BP神经网络的倒立摆智能控制系统

项目介绍

本项目设计了一个结合遗传算法（GA）和BP神经网络的智能控制器，用于实现倒立摆系统的稳定控制。核心创新点在于利用遗传算法的全局搜索能力对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化，有效克服了传统BP网络易陷入局部最优、对初始值敏感的缺陷，从而显著提升了控制系统的收敛速度与稳态精度。系统通过实时采集倒立摆的角度与角速度数据，经由优化后的神经网络处理，输出精确的控制力矩，最终实现倒立摆的平衡控制。

功能特性

• 智能混合算法：采用遗传算法全局优化BP神经网络的初始参数，兼顾全局搜索与局部精细调节能力。
• 高性能控制：优化的神经网络控制器响应更快，稳定时间更短，超调量更小，稳态误差得到有效控制。
• 全面数据分析：提供遗传算法优化过程、神经网络训练过程以及系统控制性能的全方位数据记录与可视化。
• 实时效果展示：支持倒立摆运动轨迹的动画模拟和关键状态变量的时序图绘制，直观呈现控制效果。
• 参数灵活可调：用户可方便地配置遗传算法参数、神经网络结构参数以及倒立摆的物理参数。

使用方法

1. 参数配置：根据需要，在相应文件中设置或修改遗传算法参数（种群大小、交叉率等）、BP神经网络参数（隐藏层节点数、学习率等）以及倒立摆的物理参数。
2. 运行主程序：执行主运行文件，系统将自动按以下流程工作：首先利用遗传算法搜索BP网络的最佳初始权值与阈值，接着用优化后的网络结构进行训练，最后使用训练好的神经网络控制器对倒立摆模型进行实时控制仿真。
3. 结果分析：程序运行完毕后，将自动生成并显示包括适应度进化曲线、网络训练误差曲线、控制力矩输出、系统性能指标以及运动动画在内的多项结果，供用户评估控制器性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必要工具包：MATLAB 基础安装（通常已包含神经网络、优化等基本工具箱）

文件说明

主程序文件整合了项目的核心流程与控制逻辑，其主要功能包括：初始化系统参数与模型、调用遗传算法模块以完成对神经网络初始权值阈值的优化迭代、执行基于优化结果的神经网络训练过程、部署训练完毕的网络控制器对倒立摆动力学系统进行闭环控制仿真，并最终负责控制效果的可视化展示与各项性能指标的数据输出。