基于BP神经网络的PID参数整定与数字识别MATLAB系统实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发，集成BP神经网络算法，实现PID参数自适应整定与手写数字识别功能。系统通过智能优化控制器参数提升性能，并具备数字识别能力，适用于控制与模式识别应用场景。

详 情 说 明

基于BP神经网络的PID参数整定与数字识别系统

项目介绍

本项目基于BP神经网络算法，开发了一个集PID参数智能整定与手写数字识别功能于一体的MATLAB系统。系统通过BP神经网络实现了对PID控制器参数的自适应整定，显著提升了控制系统的动态性能；同时利用BP神经网络进行手写数字识别，实现了对输入图像中数字的准确分类。项目完整涵盖了数据预处理、网络构建、训练优化及性能评估等关键环节。

功能特性

PID参数整定功能

• 基于BP神经网络的PID参数自适应优化
• 自动生成比例、积分、微分系数（Kp, Ki, Kd）
• 提供整定过程的收敛曲线分析
• 输出系统响应性能指标（超调量、调节时间等）

数字识别功能

• 支持28×28像素灰度手写数字图像的识别
• 集成图像归一化和降噪预处理
• 输出0-9数字分类结果及识别准确率
• 提供训练及测试过程的误差曲线可视化

使用方法

1. PID参数整定模式：

- 准备控制系统的时间序列数据（如阶跃响应曲线） - 运行系统，输入系统输出值与目标参考值 - 获取优化后的PID参数及性能分析报告

1. 数字识别模式：

- 准备手写数字图像数据（推荐28×28像素灰度图） - 系统自动进行图像预处理 - 获取数字识别结果及准确率评估

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括BP神经网络的初始化与训练、PID控制器的参数优化计算、手写数字图像的预处理与特征提取、两种工作模式的用户交互界面，以及训练过程的可视化与性能评估结果的展示。该文件通过模块化设计实现了数据处理、网络训练和结果分析的全流程自动化运行。