基于神经网络与PID混合控制的MATLAB自适应调节器项目

资 源 简 介

本项目开发一种MATLAB实现的混合控制器，结合神经网络与PID控制，实时学习非线性系统动态特性，自适应优化PID参数，提升控制精度与鲁棒性。

详 情 说 明

基于神经网络与PID混合控制的非线性系统自适应调节器

项目介绍

本项目开发了一种结合神经网络与比例-积分-微分控制的混合控制器，旨在解决非线性系统的实时控制难题。该调节器利用神经网络在线学习系统的非线性动态特性，并据此自适应地调整PID控制器的参数。核心目标是在面对复杂非线性系统时，实现高控制精度、强抗干扰能力与良好的动态响应性能，可广泛应用于工业过程控制、机器人、智能驾驶等领域。

功能特性

• 非线性系统动态建模：采用神经网络对未知或时变的非线性系统动态进行在线或离线学习与辨识。
• PID参数自适应优化：根据神经网络的辨识结果和实时性能反馈，动态调整PID控制器的比例、积分、微分增益。
• 实时控制信号生成：基于自适应PID算法，计算并输出驱动执行机构的实时控制信号。
• 系统性能监控与分析：实时计算并记录系统的超调量、调节时间、稳态误差等关键性能指标。
• 学习过程可视化：提供神经网络权重更新日志、预测误差曲线等学习状态的监控接口。

使用方法

1. 准备输入数据：

* 设定系统期望达到的目标控制量。 * 配置传感器，确保能持续采集系统的实际输出反馈信号。 * 准备用于神经网络初始训练的历史控制数据序列。 * （可选）定义系统可能面临的扰动参数，以测试控制器的鲁棒性。

1. 运行主程序：启动主控制程序，系统将开始初始化神经网络和PID控制器。
2. 开始控制循环：程序进入实时控制循环，持续读取设定值和反馈值，进行神经网络预测、PID参数优化和控制量计算。
3. 监控与调整：通过输出的性能指标和学习状态曲线监控系统运行效果，必要时可调整神经网络结构或学习算法参数。
4. 结果获取：程序运行结束后，可获取实时控制信号序列、自适应PID参数变化记录以及系统性能分析报告。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本，推荐安装 Neural Network Toolbox。
• 硬件建议：具备足够算力的CPU，对于复杂非线性系统或高实时性要求，建议使用性能更强的处理器。

文件说明

主程序文件集成了项目的核心功能流程。它负责完成系统的初始化配置，启动并管理实时控制循环。在循环中，该程序协调数据采集、调用神经网络模块进行系统动态特性的在线学习与预测、执行PID控制器的参数自适应调整算法、计算并输出最终的控制信号。同时，它还负责记录和控制过程相关的各项数据，并生成系统性能报告与学习状态的可视化结果。