MATLAB基于RBF神经网络的PID解耦控制算法仿真系统

资 源 简 介

本项目设计了一个MATLAB仿真平台，利用RBF神经网络在线辨识多变量耦合系统动态特性，实现PID解耦控制。可模拟工业过程的复杂耦合行为，为控制系统设计提供有效的理论验证工具。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的PID解耦控制算法仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个基于RBF（径向基函数）神经网络的PID解耦控制仿真平台，专门针对多变量耦合系统设计。通过融合RBF神经网络在线辨识与自适应PID控制技术，有效解决了工业过程中多变量系统的强耦合问题，实现了控制参数的智能整定与系统的动态解耦。平台提供了完整的仿真环境与可视化分析工具，便于研究者和工程师评估控制算法性能。

功能特性

• 多变量耦合系统建模：支持用户自定义耦合矩阵，精确模拟工业过程的复杂耦合特性
• RBF神经网络动态辨识：利用RBF网络实时在线辨识系统Jacobian矩阵，准确捕捉系统动态特性
• 自适应PID解耦控制：基于神经网络辨识结果在线调整PID参数，实现多变量系统的自主解耦
• 智能参数自整定：通过神经网络学习机制实现PID控制器参数的自动优化整定
• 综合性能分析：提供多维度可视化结果与控制性能指标，全面评估解耦控制效果

使用方法

1. 设置系统参数：在指定区域配置耦合系统的数学模型参数，包括耦合矩阵和初始状态
2. 定义参考信号：输入期望的系统输出轨迹，如阶跃信号、正弦信号或自定义序列
3. 配置神经网络：设置RBF网络结构参数（隐含层节点数、学习率等）和初始权重
4. 初始化PID参数：设定控制器初始参数（Kp, Ki, Kd）及自适应学习速率
5. 运行仿真：执行主程序开始仿真计算，系统将自动完成神经网络训练与控制优化
6. 分析结果：查看生成的系统响应曲线、解耦效果对比、参数调整过程及性能指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必要工具箱：控制系统工具箱、神经网络工具箱
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB及以上

文件说明

主程序文件集成了系统的核心仿真流程，主要实现了以下功能：多变量耦合系统的数学建模与初始化；RBF神经网络辨识器的构建与在线训练过程；自适应PID控制器的设计与参数实时调整算法；系统动态响应的数值解算与数据记录；解耦控制效果的对比分析及多种性能指标的计算；最终结果的可视化展示与图形输出生成。