基于MATLAB的径向基函数神经网络预测控制系统设计与实现

资 源 简 介

本项目开发基于径向基函数神经网络的预测控制器，针对非线性系统实现动态预测与优化控制。通过MATLAB构建预测模型、滚动优化和反馈校正，提升控制精度与系统稳定性，适用于复杂工业过程控制场景。

详 情 说 明

径向基函数神经网络预测控制系统

项目介绍

本项目开发了基于径向基函数(RBF)神经网络的预测控制器，专门针对非线性系统的动态预测与控制问题。系统采用RBF神经网络建立被控对象的精确预测模型，通过模型预测控制(MPC)框架实现滚动优化计算，并结合反馈校正机制显著提高控制精度。该系统适用于各类复杂工业过程的先进控制应用。

功能特性

• 系统建模模块：基于历史数据训练RBF神经网络，建立非线性系统动态模型
• 预测模块：实现多步超前预测，准确预估系统未来动态响应
• 优化控制模块：采用滚动优化策略，在线求解最优控制序列
• 实时控制模块：执行控制策略，实现闭环反馈校正
• 性能评估：提供均方误差、控制能量消耗等多维度评价指标

使用方法

1. 数据准备：准备系统历史输入输出时间序列数据（N×M矩阵格式）
2. 参数设置：配置预测时域、控制时域、权重矩阵及约束条件等控制参数
3. 模型训练：使用历史数据训练RBF神经网络预测模型
4. 实时控制：输入当前测量值和设定值，系统自动计算并执行最优控制
5. 结果分析：获取控制序列、预测输出及性能指标进行分析评估

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
• 优化工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、RBF神经网络模型的训练与验证、预测控制器参数初始化、滚动优化求解、实时控制量计算与输出，以及控制性能的在线评估与可视化展示。该文件整合了建模、预测、优化和控制各模块功能，构成了完整的预测控制系统闭环。