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本文介绍一级倒立摆的模糊控制和神经网络控制。首先,我们将在Simulink仿真环境中对两种控制方法进行建模和仿真。在使用模糊控制时,需要将*.fis文件导入workspace,否则控制器无法运行。此外,我们将分析两种控制方法的性能以及它们在不同条件下的适用性。具体来说,我们将研究它们对噪声、干扰和非线性因素的鲁棒性。最后,我们将讨论如何将这些控制方法应用于实际系统中,以及如何进一步改进它们的性能和鲁棒性。