倒立擺系統(tǒng)是一個(gè)高階次、不穩(wěn)定、多變量、非線性、強(qiáng)耦合的典型系統(tǒng)，是控制領(lǐng)域重要的研究對(duì)象，是驗(yàn)證各種控制算法的理想模型。很多抽象的概念如系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可控性、可觀性、魯棒性和系統(tǒng)的抗干擾能力等，都可以通過對(duì)倒立擺的控制直觀地表現(xiàn)出來。
　　本研究將遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來，提出了面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法(NNOGA)，詳細(xì)論述了該算法的實(shí)現(xiàn)途徑，并用基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)一、二、三級(jí)直線倒立擺系統(tǒng)的仿真和智能控制，克服了簡(jiǎn)單遺傳算法搜索速度慢、不成熟收斂和迭代次數(shù)多的缺點(diǎn)，取得了較好的控制效果。

第1章　緒論
　1.1 引言
　1.2 智能控制理論概述
　1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論概述
　1.4 研究?jī)?nèi)容及意義
　　1.4.1 研究的內(nèi)容
　　1.4.2 研究的意義
第2章　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制
　2.1 引言
　2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
　　2.2.1 人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型
　　2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的激發(fā)函數(shù)
　　2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特性
　　2.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)

第1章　緒論
　1.1 引言
　1.2 智能控制理論概述
　1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論概述
　1.4 研究?jī)?nèi)容及意義
　　1.4.1 研究的內(nèi)容
　　1.4.2 研究的意義
第2章　基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制
　2.1 引言
　2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
　　2.2.1 人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型
　　2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用的激發(fā)函數(shù)
　　2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本特性
　　2.2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
　2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
　　2.3.1 學(xué)習(xí)方式和學(xué)習(xí)規(guī)則
　　2.3.2 BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
　2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本結(jié)構(gòu)
　2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
　　2.5.1 NN學(xué)習(xí)控制
　　2.5.2 NN直接逆模型控制
　　2.5.3 NN自適應(yīng)控制
　2.6 小結(jié)
第3章　遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其控制算法
　3.1 遺傳算法
　　3.1.1 遺傳算法的工作機(jī)理
　　3.1.2 GA的特點(diǎn)
　　3.1.3 遺傳算法的基本問題
　　3.1.4 GA的理論研究概況
　3.2 遺傳算法的改進(jìn)
　　3.2.1 改進(jìn)的基本方法
　　3.2.2 編碼方式的改進(jìn)
　　3.2.3 評(píng)價(jià)函數(shù)
　　3.2.4 初始化過程
　　3.2.5 遺傳算子的改進(jìn)
　　3.2.6 面向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法的步驟
　3.3 改進(jìn)GA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)
　　3.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
　　3.3.2 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
　　3.3.3 改進(jìn)GA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)
　　3.3.4 用NNOGA訓(xùn)練NN權(quán)值的步驟
　　3.3.5 用NNOGA訓(xùn)練NN權(quán)值的程序框圖
　　3.3.6 用NNOGA訓(xùn)練NN權(quán)值的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
　　3.3.7 用NNOGA訓(xùn)練NN權(quán)值的程序
　3.4 小結(jié)
第4章　倒立擺系統(tǒng)及控制研究
　4.1 一級(jí)倒立擺的控制模型
　　4.1.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
　　4.1.2 系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型
　4.2 二級(jí)倒立擺的控制模型
　　4.2.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
　　4.2.2 二級(jí)倒立擺的數(shù)學(xué)模型
　　4.2.3 二級(jí)倒立擺系統(tǒng)的參數(shù)說明
　4.3 三級(jí)倒立擺的數(shù)學(xué)模型
　　4.3.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
　　4.3.2 系統(tǒng)的參數(shù)說明
　　4.3.3 數(shù)學(xué)模型推導(dǎo)
　4.4 倒立擺控制系統(tǒng)仿真的實(shí)現(xiàn)原理
　　4.4.1 一級(jí)倒立擺的控制仿真
　　4.4.2 二級(jí)倒立擺的控制仿真
　　4.4.3 三級(jí)倒立擺的控制仿真
　　4.4.4 仿真結(jié)果分析
　4.5 小結(jié)
第5章　用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)倒立擺的控制
　5.1 引言
　5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模與控制
　　5.2.1 一級(jí)倒立擺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
　　5.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制二級(jí)倒立擺
　5.3 基于改進(jìn)遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)倒立擺的控制
　　5.3.1 一級(jí)倒立擺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
　　5.3.2 二級(jí)倒立擺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
　　5.3.3 三級(jí)倒立擺的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器
　5.4 小結(jié)
第6章　總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)