基于MATLAB神经网络的一阶倒立摆控制系统建模与Simulink仿真

资 源 简 介

该项目利用MATLAB平台构建神经网络控制器，通过Simulink仿真环境实现对一阶倒立摆的非线性智能控制。系统展示神经网络替代传统PID控制器的优势，重点关注角度稳定控制的精确性与自适应能力。

详 情 说 明

基于神经网络的一阶倒立摆控制系统建模与Simulink仿真

项目介绍

本项目设计并实现了一种基于神经网络的一阶倒立摆智能控制系统。通过采用神经网络控制器替代传统PID控制器，实现对倒立摆摆杆角度的精确稳定控制。项目重点展示了神经网络在非线性控制系统中的应用能力，利用Simulink仿真平台验证了控制器在不同初始状态和扰动条件下的稳定性和鲁棒性。

功能特性

• 智能控制：采用神经网络控制器实现非线性系统的智能控制
• 多状态输入：支持摆杆角度、角速度、小车位置、速度等多维度状态输入
• 实时仿真：基于Simulink平台实现实时仿真与可视化
• 性能分析：提供调节时间、超调量、稳态误差等控制性能指标
• 稳定性验证：包含系统在不同工况下的稳定性分析

使用方法

1. 确保MATLAB/Simulink环境正确安装
2. 打开项目主文件夹，运行主程序文件
3. 根据需要调整初始参数和仿真设置
4. 启动仿真，观察控制系统动态响应
5. 查看生成的性能指标和分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本，Simulink基础模块
• 必要工具包：Neural Network Toolbox, Control System Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上

文件说明

主程序文件完成了神经网络控制器的训练与参数配置、倒立摆动力学模型的建立与初始化、Simulink仿真环境的自动搭建与参数传递，并负责执行系统仿真测试与结果分析，最终生成控制性能评估报告和可视化图表。