MATLAB实现的PID神经元网络耦合系统解耦控制算法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建PID神经元网络，通过三个单神经元控制器实现多变量耦合系统的智能解耦控制。算法自动调节参数，有效抑制系统间耦合效应，显著提升控制精度与稳定性，适用于复杂工业控制场景。

详 情 说 明

基于PID神经元网络的耦合系统解耦控制算法实现

项目介绍

本项目实现了一种基于PID神经元网络的智能解耦控制算法，专门用于解决多变量耦合系统的控制问题。通过构建由三个单神经元控制器组成的网络结构，系统能够自适应调节控制参数，有效消除变量间的相互耦合影响，显著提升控制精度和系统稳定性。项目包含完整的神经网络训练、实时控制和性能评估模块。

功能特性

• 智能解耦控制：采用PID神经元网络结构，自动消除多变量系统间的耦合效应
• 自适应学习：神经网络通过在线学习实时调整权重参数，适应系统动态特性
• 多变量处理：支持n维（n≥2）多变量系统的协同控制
• 性能评估：提供稳态误差、超调量、调节时间等全面性能指标分析
• 可视化展示：实时显示系统响应曲线和权重收敛过程

使用方法

1. 数据准备：准备系统状态变量测量值、设定值向量及历史控制数据
2. 参数设置：配置学习率、比例系数、积分系数、微分系数等初始参数
3. 网络训练：运行训练模块，使PID神经元网络学习系统特性
4. 实时控制：部署训练好的网络进行实时解耦控制
5. 性能分析：查看控制输出、系统响应曲线和性能评估结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持神经网络工具箱
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为项目的主入口，整合了系统的核心功能流程。该文件实现了PID神经元网络的初始化配置、多变量耦合系统的建模、神经网络权重在线训练与更新算法、实时控制量的解耦计算与输出，以及系统性能指标的综合评估与可视化展示。通过调用各功能模块，完成从数据输入、网络训练到控制输出的完整闭环控制过程。