：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MATLAB项目将遗传算法与BP神经网络智能结合，优化倒立摆控制策略。通过GA优化神经网络初始权重，提升收敛速度与控制精度，能有效稳定倒立摆系统。该项目完整实现算法设计并验证控制效果。

详 情 说 明

基于遗传算法优化的BP神经网络倒立摆控制系统

项目介绍

本项目综合运用遗传算法（GA）和反向传播（BP）神经网络技术，实现对倒立摆系统的智能控制。系统首先构建BP神经网络控制器，将倒立摆的状态参数作为输入，输出控制力矩信号。随后采用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行全局优化，有效避免传统BP神经网络容易陷入局部最优的问题。通过迭代优化过程，显著提升控制系统的稳定性和响应速度，使倒立摆能够在更短时间内达到平衡状态并保持稳定。

功能特性

• 智能控制策略：结合GA全局搜索能力和BPNN局部精确逼近特性，实现高效控制。
• 参数优化：利用遗传算法优化神经网络初始权值和阈值，提升收敛性能。
• 实时控制：根据倒立摆实时状态（摆杆角度、角速度、小车位置、速度）生成控制力矩。
• 性能分析：提供系统稳定性分析，包括收敛曲线、平衡时间、超调量等关键指标。
• 效果可视化：实时展示控制效果，包括摆杆角度变化曲线和小车运动轨迹。

使用方法

1. 参数配置：设置遗传算法参数（种群大小、交叉概率、变异概率、迭代次数）和神经网络参数（隐藏层节点数、学习率、误差阈值）。
2. 系统初始化：导入或定义倒立摆动力学模型，初始化神经网络结构。
3. 优化训练：运行遗传算法优化程序，获取最优权值和阈值。
4. 控制执行：加载优化后的神经网络参数，启动倒立摆实时控制系统。
5. 结果分析：查看输出的性能指标和控制效果可视化图表。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：神经网络工具箱、优化工具箱
• 硬件配置：至少4GB内存，支持浮点运算的处理器

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能流程，主要负责：初始化倒立摆系统模型与算法参数；构建并训练BP神经网络控制器；执行遗传算法对网络初始权重和阈值进行全局优化；实现实时控制逻辑并计算控制力矩；进行系统性能分析并生成稳定性指标；最终完成控制过程和数据结果的可视化展示。