MATLAB实现的基于PID神经元网络的MIMO系统智能解耦控制

资 源 简 介

本项目结合PID控制器与神经网络技术，设计智能解耦控制算法，用于处理多输入多输出系统的耦合问题。利用神经网络自适应辨识耦合特性，实现精确控制与仿真验证。

详 情 说 明

基于PID神经元网络的MIMO系统智能解耦控制系统设计与仿真

项目介绍

本项目设计并实现了一种结合传统PID控制器与神经网络技术的智能解耦控制算法。面向多输入多输出（MIMO）耦合系统，通过神经网络的自适应学习能力辨识系统耦合特性，并利用改进的PID控制结构实现精准解耦控制。系统具备在线学习、实时参数调整、多变量协同优化等功能，可有效解决传统控制方法在多变量耦合系统中的控制难题。

功能特性

• 智能解耦控制：利用前馈神经网络（特别是BP神经网络）辨识MIMO系统的耦合特性，实现多变量系统的智能解耦
• 参数自适应：PID控制器参数可根据系统状态实时自适应调整，提高控制精度
• 在线学习能力：神经网络具备在线学习功能，能够根据实时运行数据持续优化控制性能
• 多变量协同优化：实现多个控制变量之间的协同优化，保证系统整体性能最优
• 稳定性分析：包含多变量系统解耦控制理论与稳定性分析技术，确保系统稳定运行
• 性能评估：提供耦合度量化分析、控制误差统计等解耦性能指标

使用方法

1. 系统配置：设置PID控制器初始参数和神经网络结构参数
2. 输入准备：准备系统设定值向量、实时反馈信号和历史运行数据
3. 运行仿真：执行主程序启动控制系统仿真
4. 结果分析：查看控制量输出、系统响应曲线和解耦性能指标
5. 参数优化：根据仿真结果调整控制器参数，优化系统性能

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 神经网络工具箱
• 控制系统工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB或以上）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心仿真功能，包括MIMO耦合系统的建模、PID神经元网络控制器的设计与参数初始化、神经网络训练与系统辨识过程、实时控制循环与参数自适应调整、系统动态响应仿真与数据记录，以及最终的性能评估与结果可视化输出。