基于二級倒立擺的改進算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

摘要：針對小波變換的時頻局域化性質(zhì)，并結(jié)合傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，將小波變換與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合對二級倒立擺系統(tǒng)進行控制，并在采用共軛梯度算法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時，由于搜索方向和步長計算存在誤差，使得產(chǎn)生的各搜索方向不能保證相互共軛，故對該算法進行改進，即在線性搜索時加上區(qū)間定位和區(qū)間縮小來盡快找到極小點。有效的改善了梯度學(xué)習(xí)算法收斂速度慢的缺點。仿真結(jié)果表明，采用改進的共軛梯度算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好的實現(xiàn)二級倒立擺的穩(wěn)定控制，且控制效果好。