MATLAB实现的PID神经元网络解耦多变量控制系统仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过PID神经元网络实现多变量系统的智能解耦与控制，支持非线性MIMO系统的动态建模、参数自整定和高精度闭环仿真，为复杂控制系统提供高效解决方案。

详 情 说 明

基于PID神经元网络解耦的多变量系统控制设计与仿真平台

项目介绍

本项目构建了一个面向多输入多输出（MIMO）系统的智能控制仿真平台。核心采用PID神经元网络技术，实现对非线性、强耦合多变量系统的动态解耦与高精度控制。平台能够自动学习系统中复杂的变量间耦合关系，并在线自适应调整PID控制器参数，完成闭环控制仿真。它集成了从系统建模、网络训练、仿真测试到性能分析的全流程功能，为多变量控制算法的研究与验证提供了高效、直观的工具。

功能特性

• 多变量系统建模：支持通过传递函数矩阵或状态空间方程等多种形式定义被控对象。
• 智能解耦控制：采用独特的PID神经元网络结构，自动辨识并补偿多变量间的动态耦合。
• 自适应参数整定：网络依据系统实时运行状态在线调整各控制回路的PID参数，实现最优控制。
• 实时控制仿真：提供完整的闭环控制仿真环境，可模拟系统在各种设定值与扰动下的动态响应。
• 综合性能分析：自动计算并输出ISE、IAE、ITAE等多项控制性能指标，以及超调量、调节时间等稳定性参数。
• 丰富可视化：生成系统响应曲线、解耦效果图、参数调整过程曲线等，直观展示控制效果。

使用方法

1. 配置被控对象：在指定文件中，根据系统特性设置被控对象的数学模型（如传递函数矩阵）。
2. 设定仿真参数：在主运行脚本或配置界面，输入设定值向量、选择扰动信号类型、设定网络训练参数（学习率、训练次数等）以及控制器初始参数。
3. 运行仿真：执行主程序，平台将自动进行PID神经元网络的训练与控制系统仿真。
4. 查看结果：仿真完成后，平台将自动显示控制响应曲线、解耦分析图、参数变化曲线等结果，并输出性能指标报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：控制系统工具箱、深度学习工具箱（用于神经网络相关运算）

文件说明

主程序文件整合了平台的核心功能流程。它负责初始化仿真环境，读取用户设定的系统模型、控制器参数及训练配置；构建并训练PID神经元网络以实现多变量系统的动态解耦；执行闭环控制仿真，模拟系统在给定输入和扰动下的动态过程；最后，对仿真数据进行处理与分析，绘制各类结果图表并计算关键性能指标，为用户提供全面的仿真分析结果。