MATLAB实现基于RBF神经网络与模糊控制的二级倒立摆智能系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB开发，结合RBF神经网络动态辨识与模糊控制策略，实时调整二级倒立摆状态参数，实现高效稳定的智能控制。系统通过角度、角速度反馈优化响应，提升控制精度与自适应能力。

详 情 说 明

基于RBF神经网络与模糊控制的二级倒立摆智能控制系统

项目介绍

本项目实现了一个结合RBF（径向基函数）神经网络与模糊控制方法的二级倒立摆控制系统。系统通过实时采集倒立摆的角度、角速度等状态信息，利用RBF神经网络进行动态特性辨识和参数自适应调整，同时采用模糊控制器处理系统非线性特性。两种方法协同工作，实现对二级倒立摆的稳定平衡控制，并能有效抵抗外部扰动。

功能特性

• 智能控制融合：结合RBF神经网络的动态辨识能力和模糊控制的非线性处理优势
• 自适应调整：RBF网络实时调整权重参数，适应系统动态变化
• 抗扰动能力：设计考虑外部干扰的控制器，增强系统鲁棒性
• 稳定性保障：基于李雅普诺夫方法进行稳定性分析证明
• 全面监控：实时输出控制力矩、状态响应曲线和性能指标

使用方法

1. 配置系统初始化参数，包括RBF网络结构和模糊隶属度函数
2. 输入二级倒立摆的实时状态向量（θ1, ω1, θ2, ω2）
3. 设置期望平衡位置（通常为垂直向上位置）
4. 可选：添加外部扰动信号测试系统抗干扰性能
5. 运行控制系统，观察实时控制效果
6. 分析输出的性能指标和稳定性报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Control System Toolbox
• Fuzzy Logic Toolbox
• Neural Network Toolbox

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含RBF神经网络建模与参数自适应调整、模糊控制规则的设计与推理、多变量系统的实时状态采集与处理、控制力矩的计算与输出、系统稳定性分析与李雅普诺夫函数验证，以及性能指标的实时计算与可视化展示等功能模块。