基于MATLAB的神经网络PID复合控制算法仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB/Simulink构建神经网络自适应PID控制系统，通过神经网络动态优化Kp、Ki、Kd参数，提升控制精度与响应速度，适用于复杂非线性系统的仿真分析与性能验证。

详 情 说 明

神经网络与PID复合控制算法的系统仿真设计与性能分析

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于神经网络的PID（比例-积分-微分）控制器，在MATLAB/Simulink环境中搭建了完整的仿真平台。核心目标是通过神经网络在线动态调整PID控制器的参数（Kp， Ki， Kd），以提升控制系统的自适应能力。项目通过与传统PID控制器在一阶、二阶等不同系统模型下的控制效果进行对比，并对系统的响应速度、稳定性、超调量等关键性能指标进行分析，验证复合控制算法的优越性。

功能特性

• 智能参数整定：利用神经网络根据系统实时状态动态优化PID参数，实现自适应控制。
• 多模型仿真验证：支持对一阶惯性系统、二阶振荡系统等多种典型被控对象进行控制仿真。
• 丰富输入信号：可施加阶跃、正弦等多种参考输入信号，测试控制器在不同工况下的性能。
• 全面的性能分析：自动计算并对比超调量、调节时间、稳态误差等性能指标，生成直观的对比图表。

使用方法

1. 配置仿真参数：在主运行脚本中设置被控系统的传递函数、输入信号类型以及仿真时间等参数。
2. 运行仿真：执行主脚本，系统将自动调用Simulink模型进行仿真。
3. 获取结果：仿真结束后，脚本会自动绘制系统响应曲线、PID参数变化曲线，并在命令行窗口输出性能指标的对比表格。
4. 分析与比较：通过生成的图表和数据，直观地分析神经网络PID相较于传统PID的控制性能提升。

系统要求

• 操作系统：Windows， macOS 或 Linux
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本，需安装 Simulink 组件
• 无需额外工具箱：项目代码仅使用MATLAB和Simulink基础功能

文件说明

项目中包含的主运行文件实现了此仿真系统的核心调度与后处理功能。具体来说，它负责定义被控对象模型与仿真参数，调用并执行Simulink仿真模型，采集仿真过程中的系统输出与控制器参数数据，最后对数据进行处理以生成动态响应对比图、参数自适应变化曲线以及关键性能指标的定量分析结果。