% 设定恒温箱温度范围 T_min = 20; % 最低温度 T_max = 40; % 最高温度 % 设定目标温度 T_set = 30; % 目标温度 % 设计PID控制器 Kp = 1.0; % 比例系数 Ki = 0.5; % 积分系数 Kd = 0.2; % 微分系数 pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器对象 % 设置PID控制器参数 pid_ctrl.Ts = 0.1; % 采样时间 pid_ctrl.InputName = 'error'; % 输入信号名称 pid_ctrl.OutputName = 'u'; % 输出信号名称 pid_ctrl.InputUnit = '℃'; % 输入信号单位 pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; % 输出信号单位 % 设计BP神经网络控制器 net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个2层的前馈神经网络 net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); % 随机初始化网络参数 net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口 % 设置BP神经网络控制器参数 net.inputs{1}.name = 'error'; % 输入信号名称 net.outputs{2}.name = 'u'; % 输出信号名称 net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输入信号归一化 net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输出信号归一化 % 生成随机温度信号作为输入信号 t = 0:0.1:100; input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t)); % 设定仿真时间步长 dt = 0.1; % 初始化温度和控制器输出变量 current_temperature = T_min; pid_output = 0; bp_output = 0; % 初始化温度变化图像 figure; % 初始化控制系统 T = T_rand(1); % 初始温度 error = T_set - T; % 初始误差 u_pid = 0; % 初始PID控制输出 u_nn = 0; % 初始BP神经网络控制输出 % 开始仿真循环 for i = 1:length(t)给这段代码中补充一个计算pid控制输出的代码，并给出补充后的代码

在仿真循环中添加以下代码来计算PID控制输出：

error = T_set - current_temperature; % 计算误差值
pid_output = pid_ctrl(error); % 计算PID控制器输出值
u_pid = pid_output; % 赋值给PID控制输出变量

补充后的完整代码如下：

% 设定恒温箱温度范围
T_min = 20; % 最低温度
T_max = 40; % 最高温度

% 设定目标温度
T_set = 30; % 目标温度

% 设计PID控制器
Kp = 1.0; % 比例系数
Ki = 0.5; % 积分系数
Kd = 0.2; % 微分系数
pid_ctrl = pid(Kp, Ki, Kd); % 创建PID控制器对象

% 设置PID控制器参数
pid_ctrl.Ts = 0.1; % 采样时间
pid_ctrl.InputName = 'error'; % 输入信号名称
pid_ctrl.OutputName = 'u'; % 输出信号名称
pid_ctrl.InputUnit = '℃'; % 输入信号单位
pid_ctrl.OutputUnit = 'V'; % 输出信号单位

% 设计BP神经网络控制器
net = feedforwardnet([10 5]); % 创建一个2层的前馈神经网络
net = configure(net, rand(1,10), rand(1,1)); % 随机初始化网络参数
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口

% 设置BP神经网络控制器参数
net.inputs{1}.name = 'error'; % 输入信号名称
net.outputs{2}.name = 'u'; % 输出信号名称
net.inputs{1}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输入信号归一化
net.outputs{2}.processFcns = {'mapminmax'}; % 输出信号归一化

% 生成随机温度信号作为输入信号
t = 0:0.1:100;
input_signal = T_min + (T_max - T_min) * rand(size(t));

% 设定仿真时间步长
dt = 0.1;

% 初始化温度和控制器输出变量
current_temperature = T_min;
pid_output = 0;
bp_output = 0;

% 初始化温度变化图像
figure;

% 初始化控制系统
T = input_signal(1); % 初始温度
error = T_set - T; % 初始误差
u_pid = 0; % 初始PID控制输出
u_nn = 0; % 初始BP神经网络控制输出

% 开始仿真循环
for i = 1:length(t)
% 计算PID控制输出
error = T_set - current_temperature; % 计算误差值
pid_output = pid_ctrl(error); % 计算PID控制器输出值
u_pid = pid_output; % 赋值给PID控制输出变量

% 计算BP神经网络控制输出
error = T_set - current_temperature; % 计算误差值
bp_input = mapminmax('apply', error, net.inputs{1}.processSettings); % 归一化输入信号
bp_output = net(bp_input); % 计算BP神经网络控制输出值
u_nn = mapminmax('reverse', bp_output, net.outputs{2}.processSettings); % 反归一化输出信号

% 计算下一个时刻的温度
current_temperature = current_temperature + (u_pid + u_nn) * dt;

% 显示温度变化图像
plot(t(1:i), input_signal(1:i), 'b-', t(1:i), current_temperature * ones(1,i), 'r-');
xlabel('Time (s)');
ylabel('Temperature (℃)');
legend('Input Signal', 'Temperature');
drawnow;
end