使用matlab编程，实现使用神经网络对二阶系统的PID参数在线整定

神经网络对PID参数的在线整定可以通常分为以下几个步骤：

步骤1：收集二阶系统的输入输出数据，包括输入信号与响应输出信号

步骤2：根据收集的数据，建立神经网络模型，并针对PID控制器的比例参数和积分参数进行神经网络模型的训练，以提高模型的精度

步骤3：通过模型预测，预测下一次PID参数的更改值，并将其应用到实际控制器中

步骤4：根据实际反馈信号，检测PID参数的性能，并进一步微调模型以提高控制器的精度

下面是一个matlab的示例代码：

%收集输入输出数据
u = sin(0:0.1:10)'; %输入信号
y = 0.6*lsim(tf([1 1], [1 0.1 1]), u) + 0.05*randn(size(u)); %输出信号
%建立神经网络模型
net = feedforwardnet(10); %10个链接层神经元的前馈神经网络
net = train(net, u', y'); %使用训练函数训练神经网络
% 预测下一PID参数的更改值并应用到实际控制器中
pid = pidtune(tf([1 1], [1 0 0]), 'pid', [], tf([1 1], [1 0.1 1]), 0.6, 10); %将PID控制器的比例参数和积分参数设为1
sim('pidtune_sim'); %模拟控制器的性能
figure;
plot(t, y, 'b', t, yout, 'r');
legend('response', 'PID output');
title('PID parameter online tuning with neural network');
xlabel('time (s)'); ylabel('Amplitude');