MATLAB实现基于RBF神经网络的快速学习内模控制系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现一种基于径向基函数神经网络的内模控制器，通过RBF网络快速逼近被控对象的逆动态模型，显著提升收敛速度与非线性系统控制精度。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的快速学习内模控制系统

项目介绍

本项目实现了一种采用径向基函数（RBF）神经网络构建的内模控制器，专门针对传统BP神经网络控制器收敛速度慢的问题进行优化。系统通过RBF神经网络快速逼近被控对象的逆动态模型，结合内模控制结构实现对复杂非线性系统的精确控制。该方案提高了学习效率和控制精度，适用于各种非线性动态系统的控制需求。

功能特性

• 快速动态系统建模：利用RBF神经网络高效学习被控对象逆动态特性
• 在线实时训练：支持网络参数的在线快速调整与更新
• 自适应控制器设计：内模控制器参数可根据系统状态自动优化
• 实时控制信号生成：产生精确的执行器驱动信号
• 全面性能监控：实时显示系统响应曲线和性能指标数据
• 多信号类型支持：兼容阶跃信号、斜坡信号及自定义轨迹信号输入

使用方法

1. 系统初始化：配置RBF网络参数（隐层节点数、基函数中心与宽度等）
2. 输入信号设置：定义期望的设定值信号类型和参数
3. 数据准备：提供系统历史输入输出数据对用于网络训练
4. 运行控制：启动控制系统，实时接收被控对象反馈信号
5. 监控分析：观察控制效果，获取性能指标和训练状态信息

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 控制系统工具箱
• 神经网络工具箱
• 实时数据处理能力

文件说明

main.m文件作为项目的主入口程序，整合了系统的核心功能模块，包括控制系统的初始化配置、RBF神经网络的构建与参数设定、内模控制器的在线学习算法实现、实时控制信号的计算与输出、系统性能指标的评估与可视化展示等关键操作流程，为用户提供完整的一站式控制解决方案。