基于RBF神经网络的快速内模控制系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一种基于RBF神经网络的内模控制器，通过RBF网络在线逼近系统非线性特性，显著提升收敛速度。适用于复杂非线性系统的快速稳定控制，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的快速内模控制系统设计

项目介绍

本项目实现了一种采用RBF神经网络的内模控制器，通过RBF网络逼近系统的非线性特性，实现比传统BP算法更快的收敛速度。系统建立被控对象的内部模型，通过RBF神经网络在线调整控制器参数，能够有效应对模型不确定或时变的工业过程控制系统，实现对复杂非线性系统的高精度控制。

功能特性

• RBF神经网络逼近：采用径向基函数神经网络精确逼近系统非线性特性
• 内模控制结构：设计稳定的内模控制框架，保证系统鲁棒性
• 在线自适应调整：实时调整控制器参数，适应时变系统
• 性能对比分析：与传统BP神经网络控制器进行性能比较
• 抗干扰能力：可选扰动信号测试系统鲁棒性能

使用方法

1. 设置系统参考输入信号（阶跃、正弦等）
2. 配置被控对象模型参数
3. 初始化RBF神经网络参数
4. 运行主程序进行控制仿真
5. 查看系统响应曲线和性能指标
6. 分析与传统BP控制器的性能对比

系统要求

• MATLAB R2018a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仿真的核心功能，包括：被控对象建模、RBF神经网络控制器设计、内模控制结构搭建、在线参数自适应调整算法执行、系统响应性能指标计算，以及与传统BP神经网络控制器的对比分析。程序还负责生成控制效果对比图、权重更新过程曲线等可视化结果。