【摘 要】
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由于倒立摆是一个高阶次、非线性和自然不稳定系统，为了改善单级倒立摆的稳定性问题，提出一种改进遗传算法的RBF（径向基函数）神经网络控制方法。该方法以传统遗传算法为基础，通过对适应度值的自适应缩放、交叉率和变异率自适应调整等策略实现对RBF神经网络基函数参数和权值的优化。通过单级倒立摆仿真实验分析表明，虽然改进遗传算法的RBF神经网络控制比LQR控制的摆杆稳定时间只减少了0.2 s,但具有更小的超调
【基金项目】
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2019年度湖北省教育厅科学研究计划指导性项目（B2019365）； 长江大学工程技术学院基金项目（2018ky08）；
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由于倒立摆是一个高阶次、非线性和自然不稳定系统，为了改善单级倒立摆的稳定性问题，提出一种改进遗传算法的RBF（径向基函数）神经网络控制方法。该方法以传统遗传算法为基础，通过对适应度值的自适应缩放、交叉率和变异率自适应调整等策略实现对RBF神经网络基函数参数和权值的优化。通过单级倒立摆仿真实验分析表明，虽然改进遗传算法的RBF神经网络控制比LQR控制的摆杆稳定时间只减少了0.2 s,但具有更小的超调和稳态误差，证明了该方法的可行性和有效性，较好地改善了单级倒立摆的稳定性能。
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