MATLAB实现基于PID神经元网络的耦合系统智能解耦控制算法

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现多变量耦合系统的PID神经元网络解耦控制，构建包含三个单神经元控制器的控制网络，通过自适应调节实现系统解耦。提供动态响应仿真与性能分析功能，支持控制参数在线调整，适用于复杂工业过程控制研究。

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与仿真

项目介绍

本项目实现了一种基于PID神经元网络的多变量耦合系统解耦控制算法。通过构建包含三个单神经元控制器的完整控制网络，结合PID控制算法和神经元自适应调节技术，有效解决了多变量系统中的强耦合问题。项目提供完整的仿真环境，能够对控制系统的动态响应、解耦效果和性能指标进行全面分析。

功能特性

• 多变量解耦控制：采用PID神经元网络结构，实现n×n维耦合系统的有效解耦
• 自适应权值调整：神经元网络具备在线学习能力，实时调整控制权值
• 全面仿真分析：支持系统动态响应、误差收敛、权值演化等多维度仿真
• 参数灵活配置：支持控制系统参数、初始权值、仿真参数等灵活设置
• 性能量化评估：提供ISE、IAE、ITAE等标准性能指标计算
• 实时监控功能：支持控制过程实时监控和参数在线调整

使用方法

1. 配置系统模型：输入系统的耦合矩阵（传递函数或状态空间模型）
2. 设置控制参数：配置PID控制器初始参数和神经元网络初始权值
3. 定义输入信号：选择标准测试信号（阶跃、斜坡等）或自定义参考轨迹
4. 设定仿真参数：设置采样时间、仿真时长和步长等参数
5. 运行仿真分析：执行控制算法仿真，获取系统响应和性能指标
6. 结果分析评估：查看解耦效果分析报告和各项性能量化指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱（Control System Toolbox）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了完整的PID神经元网络解耦控制仿真流程，包含系统模型初始化、控制器参数配置、神经元网络构建、控制算法执行、动态响应仿真以及性能指标计算等核心功能。该文件集成了数据输入处理、控制律计算、系统仿真和结果可视化等多个模块，能够完成从参数设置到性能分析的全套解耦控制仿真任务。