基于BP神经网络的PID自适应控制系统MATLAB仿真项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了结合BP神经网络与PID控制器的自适应控制系统。系统通过BP神经网络实时优化PID参数（Kp、Ki、Kd），提升控制精度与适应性。包含完整的仿真模块，适用于非线性系统的智能控制研究。

详 情 说 明

基于BP神经网络的PID自适应控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现一个融合BP神经网络与PID控制器的智能控制系统。系统通过BP神经网络实时调整PID控制器的三个参数（比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd），实现对被控对象的自适应控制。该系统结合了神经网络的自学习能力和PID控制的稳定性，能够在不同工况下自动优化控制参数，提高系统的控制精度和鲁棒性。

功能特性

• 智能参数调整：通过BP神经网络实时自适应调整PID控制器的Kp、Ki、Kd参数
• 在线学习能力：神经网络具备在线学习功能，能够根据系统响应实时优化网络权重
• 多信号支持：支持阶跃信号、斜坡信号等多种参考输入类型
• 全面监控分析：提供系统响应曲线、误差分析、训练过程收敛曲线等可视化分析
• 性能评估：自动计算超调量、调节时间、稳态误差等系统性能指标

使用方法

1. 参数配置：设置系统采样时间、PID初始参数、神经网络结构参数等
2. 输入信号选择：选择阶跃信号、斜坡信号等参考输入类型
3. 系统运行：启动控制系统，观察实时控制效果
4. 结果分析：查看系统响应曲线、误差数据和性能指标
5. 参数优化：根据分析结果调整神经网络训练参数，重新运行以优化控制效果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 控制系统工具箱
• 神经网络工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括被控对象数学模型的建立、BP神经网络结构的设计与初始化、神经网络在线学习算法的执行、传统PID控制算法的集成实现、系统参数的实时优化与性能监控，以及控制效果的可视化分析功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块协同工作，完成从信号输入到控制输出的完整处理流程。