基于MATLAB/Simulink的RBF神经网络自适应PID控制系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB/Simulink环境中开发了一种RBF神经网络驱动的PID参数自适应整定系统。通过神经网络实时辨识被控对象动态特性，在线优化PID控制器参数，提升控制系统的适应性与鲁棒性。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的PID控制器参数自适应整定系统

项目介绍

本项目实现了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的自适应PID控制系统。系统通过在Simulink仿真环境中构建RBF神经网络与PID控制器的协同工作机制，实现对被控对象动态特性的在线辨识和PID控制器参数的实时优化调整。该方法特别适用于非线性、时变等复杂工况，能够显著提升控制系统的适应性和鲁棒性。

功能特性

• 动态特性在线辨识：采用RBF神经网络实时辨识被控对象的Jacobian矩阵信息
• 参数自适应整定：基于梯度下降法实现PID控制器比例、积分、微分参数的在线优化
• Simulink无缝集成：通过S函数模块将核心算法嵌入Simulink仿真环境
• 性能全面分析：自动计算超调量、调节时间、稳态误差等控制系统性能指标
• 可视化展示：提供控制效果对比曲线和参数变化过程的图形化显示

使用方法

1. 模型准备：在Simulink中搭建包含被控对象的基本控制回路
2. 参数配置：设置RBF神经网络结构参数（隐含层节点数、基函数宽度等）和PID初始参数
3. 算法集成：将提供的S函数模块替换传统PID控制器，连接信号线
4. 仿真运行：配置仿真参数，运行自适应控制系统仿真
5. 结果分析：查看生成的参数整定过程曲线和系统性能指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Simulink基础模块库
• 控制系统工具箱（用于性能指标计算）

文件说明

主程序文件封装了RBF神经网络训练与PID参数优化算法的完整实现流程，具体包含神经网络前向传播计算、权重更新机制、梯度下降优化策略以及仿真数据记录功能，同时负责生成参数变化曲线和系统性能分析报告。