MATLAB Simulink中基于RBF神经网络的PID控制器动态整定方案

资 源 简 介

本项目利用自定义S函数在Simulink环境中实现RBF神经网络驱动的PID参数动态整定。通过在线识别被控对象特性，实时调整控制器参数，提升系统响应速度与鲁棒性，适用于复杂非线性系统的精确控制。

详 情 说 明

基于RBF神经网络的Simulink PID控制器动态整定系统

项目介绍

本项目在Simulink环境中，通过编写自定义S函数，实现了基于径向基函数（RBF）神经网络的PID控制器参数动态整定。该系统利用RBF神经网络在线辨识被控对象的动态特性，并根据实时系统误差自动调整PID控制器的比例、积分和微分参数，显著提升了控制系统在处理非线性、时变等复杂工况下的适应能力和鲁棒性。

功能特性

• 智能参数整定：RBF神经网络根据系统误差(e)及其变化率(de/dt)在线学习，实时优化PID参数(Kp, Ki, Kd)。
• 动态适应：能够自动适应被控对象特性变化，保持优良的控制性能。
• Simulink集成：通过S函数实现，可与现有Simulink控制系统模型无缝集成。
• 性能监测：实时记录PID参数变化、神经网络权值更新过程及系统响应性能指标。
• 灵活初始化：支持使用被控对象的先验模型参数进行RBF网络初始化，加速收敛。

使用方法

1. 模型准备：在Simulink中搭建被控对象模型。
2. 集成模块：将提供的RBF-PID整定S函数模块拖入模型，连接设定值、系统输出等信号。
3. 参数设置：配置RBF网络结构参数（如隐含层节点数、学习率等）及PID初始参数。
4. 仿真运行：启动仿真，系统将自动进行动态整定。
5. 结果分析：查看输出的控制量、实时PID参数及性能指标，评估整定效果。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b及以上版本，Simulink环境。
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求（核心算法通过S函数实现）。
• 硬件配置：常规配置即可满足仿真需求，若被控模型复杂建议提升计算资源。

文件说明

main.m作为项目的顶层脚本，整合并实现了核心功能的调度与演示。其主要作用包括：初始化仿真环境与关键参数，构建RBF神经网络整定系统的Simulink仿真模型，执行仿真并获取系统动态响应数据，以及对整定过程的结果进行可视化分析与性能评估，例如绘制PID参数变化曲线和系统输出响应图。