基于改进BP神经网络的自适应PID控制系统MATLAB仿真项目

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了智能自适应PID控制器，采用改进的BP神经网络实时调整Kp、Ki、Kd参数。系统能根据被控对象动态变化自主优化，显著提升非线性及时变系统的控制性能。

详 情 说 明

基于改进BP神经网络的自适应PID控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目实现了一种智能自适应PID控制器，核心在于利用改进的BP神经网络在线实时调整PID控制器的参数（Kp, Ki, Kd）。该系统能够根据被控对象的动态特性变化，自动优化PID参数配置，有效克服传统PID控制器在处理非线性、时变系统时的局限性。项目完成了从改进的BP神经网络架构设计、在线参数学习机制实现，到PID参数实时调整以及最终控制系统性能仿真分析的全流程。

功能特性

• 智能参数整定：通过改进的BP神经网络，实现PID参数（Kp, Ki, Kd）的在线自适应调整。
• 改进学习算法：采用了具备动量因子、自适应学习率等改进策略的BP算法，提升神经网络训练的收敛速度与稳定性。
• 高性能控制：能够应对非线性、时变等复杂被控对象，提高系统的控制精度和响应速度。
• 全面仿真分析：提供系统响应曲线、误差收敛曲线、训练过程曲线以及多种控制性能指标（如ISE, IAE, ITAE）的量化分析。

使用方法

1. 配置参数：在主运行脚本中设置被控对象模型、参考输入信号类型、PID控制器初始参数、神经网络结构（如隐藏层节点数）、学习率、动量因子等关键参数。
2. 运行仿真：执行主脚本，系统将开始进行自适应PID控制仿真。神经网络将根据系统误差在线学习并调整PID参数。
3. 查看结果：仿真结束后，程序会自动绘制并显示控制系统输出跟踪曲线、控制误差曲线、PID参数变化曲线以及神经网络训练误差曲线。
4. 性能评估：程序会计算并输出积分平方误差（ISE）、积分绝对误差（IAE）等性能指标，用于定量评估控制效果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，无需额外工具包。

文件说明

主程序文件整合了本项目的所有核心功能。它完成了系统仿真环境的构建，实现了改进BP神经网络的前向传播与权值更新算法，并封装了自适应PID控制律。该文件负责控制整个仿真流程，包括初始化参数、生成激励信号、运行控制循环、进行实时网络训练与参数整定，最终完成数据的可视化输出与性能指标的计算。