MATLAB实现的RBF神经网络辨识与单神经元PID模型参考自适应控制系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，开发了一种融合RBF神经网络在线辨识和单神经元PID控制的模型参考自适应系统。通过神经网络实时估计非线性系统动态，实现高精度自适应控制。

详 情 说 明

基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制系统

项目介绍

本项目设计并实现了一种先进的模型参考自适应控制（MRAC）系统，核心结合了RBF（径向基函数）神经网络在线辨识技术与单神经元PID控制算法。系统能够对非线性、时变等复杂特性的被控对象进行动态建模与精确控制。通过RBF神经网络实时辨识系统模型，并结合单神经元PID的自适应调节机制，确保被控系统的输出能够快速、稳定地跟踪参考模型指定的理想动态响应，从而在不确定环境下保持优良的控制性能。

功能特性

• 在线系统辨识：利用RBF神经网络，无需被控对象的精确数学模型，可在线学习并估计其非线性动态特性。
• 自适应PID控制：采用单神经元结构实现PID控制，其比例、积分、微分权重可根据系统误差在线自适应调整，替代传统固定参数PID。
• 模型参考跟踪：基于MRAC框架，使被控系统的实际输出动态跟踪一个性能良好的参考模型输出，保证闭环系统的暂态和稳态性能。
• 强鲁棒性与自适应性：能够有效应对系统参数变化、非线性特性及外部扰动，适用于复杂工业过程控制场景。
• 性能监控与分析：输出控制过程数据、跟踪误差曲线及关键性能指标（如超调量、调节时间），便于系统分析与优化。

使用方法

1. 设置参数：在主运行脚本中，配置参考模型参数、被控对象特性（或模拟模型）、RBF神经网络的结构参数（如隐含层节点数、基函数中心与宽度、学习率）以及单神经元PID的初始权重和学习系数。
2. 运行仿真：执行主程序，系统将开始控制仿真。RBF神经网络将在线辨识系统动态，同时单神经元PID根据辨识结果和跟踪误差实时调整控制信号。
3. 观察结果：程序运行后，将绘制系统输出与参考模型输出的跟踪曲线、控制信号变化曲线、辨识误差曲线等。在命令行或指定输出文件中可查看控制性能指标。
4. 分析优化：根据仿真结果，可调整神经网络学习率、PID权重学习率等参数，以进一步优化系统的控制性能。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必要工具箱：无需特殊的工具箱，核心算法由MATLAB基础函数及自定义代码实现。
• 硬件配置：普通PC即可满足仿真需求，无特殊硬件要求。

文件说明

主程序文件集成了该控制系统的核心仿真流程。其主要功能包括：初始化参考模型、被控对象、RBF神经网络辨识器以及单神经元PID控制器；运行完整的控制仿真循环，在每个时间步内进行系统输出的采集、RBF神经网络的在线辨识与参数更新、基于辨识Jacobian信息单神经元PID权重的自适应调整以及控制量的计算与施加；最后，对仿真过程产生的数据进行可视化展示，并计算关键性能指标用于评估系统控制效果。