MATLAB神经网络控制系统仿真与源码实现

资 源 简 介

基于《神经网络控制》第三章理论，实现神经网络建模与训练，仿真控制系统稳定性及响应性能，提供完整源码与可视化分析，便于研究与应用。

详 情 说 明

基于神经网络的控制系统仿真设计及源码实现

项目介绍

本项目根据徐丽娜教授编著的《神经网络控制》第三章核心理论，完成了基于神经网络的控制系统建模仿真与源码实现。项目运用神经网络建模技术及反向传播算法，对控制系统进行设计与分析，通过仿真验证系统的稳定性与动态响应性能，并提供完整的训练源码及可视化结果。

功能特性

• 神经网络建模：构建适用于控制系统的神经网络模型。
• 反向传播训练：采用反向传播算法对神经网络控制器进行在线或离线训练。
• 控制系统仿真：模拟闭环控制系统，包括参考输入、被控对象及神经网络控制器。
• 性能分析：仿真并绘制系统响应曲线（如阶跃响应），评估稳定性与动态性能。
• 训练过程可视化：实时显示神经网络权值收敛过程及误差性能指标变化。

使用方法

1. 准备数据：根据需要设置系统初始状态、参考输入信号（如阶跃信号）及仿真参数。
2. 运行仿真：执行主程序启动神经网络训练与控制系统仿真。
3. 查看结果：程序运行结束后，将自动生成并显示控制系统响应图、权值变化图及误差收敛曲线。
4. 分析性能：根据输出图像与指标，分析控制系统的性能并进行参数调整。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (建议 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：无特殊严格要求，项目主要基于基本MATLAB函数开发。

文件说明

主程序文件集中实现了项目的核心功能流程。它首先完成系统初始化和神经网络结构参数的设定，随后启动主要的仿真循环。在循环中，程序执行神经网络的前向计算以产生控制信号，并对系统模型进行仿真以获取状态反馈。在此基础上，程序依据误差计算并运用反向传播算法更新神经网络的权值参数。仿真结束后，该文件负责调用绘图功能，生成并显示系统的动态响应曲线、神经网络权值的收敛过程以及系统误差的变化趋势图。