MATLAB S函数实现的基于Hebb规则的单神经元自适应PID控制器

资 源 简 介

本项目通过MATLAB S函数实现了一种基于Hebb监督学习的单神经元自适应PID控制器。该控制器能够在线动态调整PID参数（比例、积分、微分系数），适用于实时控制系统，具备良好的自适应性与模块化特性。

详 情 说 明

基于Hebb监督的单神经元自适应PID控制器S函数实现

项目介绍

本项目实现了一个基于Hebb学习规则的单神经元自适应PID控制器，采用MATLAB S函数（System-Function）形式进行模块化封装。该控制器能够在线调整PID参数（比例、积分、微分系数），通过神经元自适应学习机制实现对动态系统的智能控制。

功能特性

• 实时误差采集：实时采集系统控制误差信号
• 自适应学习：基于Hebb监督学习算法动态调整神经元权重
• 参数自整定：实现PID参数（Kp、Ki、Kd）的自适应整定
• 模块化集成：提供标准Simulink模块接口，便于控制系统集成
• 状态监控：实时输出控制信号、PID参数和学习状态信息

使用方法

输入参数

• 设定值（Setpoint）：双精度浮点数，系统期望目标值
• 过程变量（Process Variable）：双精度浮点数，系统实际输出值
• 学习率参数（Learning Rate）：双精度浮点数，控制权重调整速度
• 神经元增益（Neuron Gain）：双精度浮点数，调节神经元输出幅度

输出信号

• 控制信号（Control Signal）：双精度浮点数，执行机构控制输入
• 实时PID参数：Kp、Ki、Kd三个双精度浮点数数组
• 学习状态（Learning Status）：结构体数据，包含权重更新历史和学习收敛状态

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink仿真环境
• 支持S函数编译的C/C++编译器（推荐使用MATLAB自带编译器）

文件说明

main.m文件实现了项目的核心功能演示与参数配置，包括控制器参数初始化、仿真模型调用、性能评估指标计算以及结果可视化分析。该文件通过构建完整的测试案例，验证单神经元自适应PID控制器在不同动态系统中的控制效果，并生成相应的性能分析图表。