MATLAB实现的间接神经控制系统设计与仿真项目

资 源 简 介

该项目基于MATLAB开发，利用神经网络构建工业过程的动态模型，并设计间接神经控制器。功能涵盖系统辨识、控制器仿真与性能分析，适用于复杂工业过程的智能控制研究。

详 情 说 明

基于间接神经控制的工业过程控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目开发了一个间接神经控制系统，专门用于解决典型工业过程控制问题。系统采用神经网络建立被控对象的动态模型，并基于该模型设计预测控制器。通过在线参数学习和自适应调整，实现对工业过程（如温度控制、液位控制等）的高性能控制。

功能特性

• 神经网络建模：利用历史数据建立被控过程的动态辨识模型
• 预测控制设计：基于神经模型设计模型预测控制器（MPC）
• 在线学习能力：支持系统参数的实时辨识和自适应调整
• 多过程支持：适用于多种工业过程的仿真验证
• 可视化分析：提供控制性能的实时监控和图形化分析
• 性能评估：计算ISE、IAE等控制性能指标

使用方法

1. 数据准备：准备包含输入输出变量的时间序列数据（.mat或.csv格式）
2. 参数配置：设置控制器参数（采样时间、控制周期、约束条件）和神经网络结构参数
3. 系统运行：启动主程序，系统将自动进行模型训练和控制仿真
4. 结果分析：查看生成的控制信号、状态估计、性能指标和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 神经网络工具箱
• 控制系统工具箱
• 至少4GB内存
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括：神经网络模型的构建与训练过程、模型预测控制器的设计与实现、在线参数辨识算法的执行、控制性能指标的实时计算，以及多种可视化分析图表的生成。该文件整合了数据处理、模型辨识、控制计算和结果输出等完整流程，为用户提供一站式的工业过程控制仿真解决方案。