【摘 要】
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在控制理论发展的过程中，某一理论的正确性及在实际应用中的可行性需要一个按其理论设计的控制器去控制一个典型对象来验证，倒立摆就是这样一个被控对象。自适应逆控制需要很少
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在控制理论发展的过程中，某一理论的正确性及在实际应用中的可行性需要一个按其理论设计的控制器去控制一个典型对象来验证，倒立摆就是这样一个被控对象。自适应逆控制需要很少的先验知识，不需要知道被控对象的数学模型，就可以设计出性能良好的自适应逆控制系统。但是，在控制非线性对象时，自适应逆控制需要建立对象模型和对象的逆模型。实践证明，用线性自适应滤波器对非线性对象建模是不可行的。神经网络是以自学习为基础，具有对任意非线性映射的逼近能力。这样，神经网络控制倒立摆，经过网络训练可以得到对象模型和对象逆模型，可以用来完成自适应逆控制对非线性很强的二级倒摆的控制。 在使用神经网络完成非线性对象的模型和逆模型时，选择的训练方法很重要。常用的基于梯度下降的BP算法依赖于初始权重的选择，收敛速度较慢。研究表明，粒子群算法是一种很有潜力的神经网络训练算法，它保留的基于种群的、并行的全局搜索策略，采用的速度—位移模型操作简单，易于实现。 粒子群优化算法是一种基于种群搜索策略的自适应随机算法。作为智能优化算法中的一种，它可用于求解大部分的优化问题，并在工程实践中表现出巨大潜力，现已广泛应用于神经网络、模糊系统控制、模式识别等多个领域。 基于上述思想，本文完成了如下工作： 1．介绍了自适应逆控制系统的基本概念和扩展结构；研究了逆对象的建模和自适应逆控制的结构；介绍了自适应滤波器的几种算法。介绍了倒立摆系统，并建立了二级倒立摆的数学模型。 2．通过极点配置仿真，自适应逆控制仿真，扰动情况下系统自适应逆控制仿真和基于U-滤波LMS算法的自适应逆控制对倒立摆的自适应逆控制做
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