基于MATLAB的PID神经网络多变量解耦控制算法实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发PID神经元网络算法，针对多变量耦合系统实现智能解耦控制。通过构建三个并联单神经元控制器，集成了比例、积分和微分功能，自动调节参数以优化控制效果。

详 情 说 明

基于PID神经元网络的多变量耦合系统解耦控制算法实现

项目介绍

本项目通过MATLAB编程实现了PID神经元网络对多变量耦合系统的智能解耦控制。通过构建三个并联的单神经元控制器（分别承担比例、积分、微分功能），组合成完整的PID神经网络控制器。系统能够自动调节耦合变量间的相互影响，实现对多输入多输出系统的稳定控制，并针对非线性耦合特性进行动态解耦优化。

功能特性

• 智能解耦控制：采用PID神经元网络实现对多变量耦合系统的自适应解耦
• 并联结构：三个并联的单神经元控制器分别承担比例、积分、微分功能
• 动态优化：针对非线性耦合特性进行实时动态解耦优化
• 性能分析：提供系统响应曲线和多种控制性能指标分析

使用方法

1. 准备输入数据：多变量系统的状态变量、系统设定值向量、神经网络初始权重矩阵
2. 运行主程序开始控制仿真
3. 查看输出结果：解耦后的控制量输出向量、权重动态调整过程、系统响应曲线和控制性能指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 推荐配置：8GB内存，2GHz以上处理器

文件说明

主程序实现了多变量耦合系统的PID神经元网络控制算法，包括系统初始化、控制参数设置、神经元网络构建、解耦控制过程模拟、动态权重调整机制以及结果可视化和性能分析等核心功能模块。程序通过构建三个并联的单神经元控制器组合成完整的PID神经网络控制器，能够自动调节耦合变量间的相互影响，并针对非线性耦合特性进行动态解耦优化，最终输出系统的控制效果数据和性能分析结果。