提供严格反馈非线性系统自适应控制中自适应控制参数的相关matlab仿真代码

以下是一个简单的非线性系统自适应控制的MATLAB仿真代码，其中使用了LMS算法进行参数自适应。

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%% 系统模型
% 系统方程 dy/dt = -y + sin(u)
% y(t)为系统输出，u(t)为系统输入

%% 系统参数
theta_true = [1; -1]; % 系统参数
N = 10000; % 仿真步数
dt = 0.01; % 仿真步长
u = zeros(N, 1); % 输入信号
y_true = zeros(N, 1); % 系统真实输出

%% 控制器参数
theta_hat = [0; 0]; % 初始参数估计
gamma = 0.01; % 步长
P = eye(2); % 初始P矩阵
e = zeros(N, 1); % 控制误差

%% 仿真过程
for i=1:N
    % 输入信号
    u(i) = sin(i*dt);
    
    % 系统模型
    y_true(i) = -theta_true(1)*y_true(max(i-1,1)) + sin(u(i));
    
    % 控制器输出
    y_hat = -theta_hat(1)*y_true(max(i-1,1)) + sin(u(i));
    
    % 控制误差
    e(i) = y_true(i) - y_hat;
    
    % 参数更新
    P = P - gamma*P*y_true(max(i-1,1))^2*P/(1+gamma*y_true(max(i-1,1))^2*P);
    theta_hat = theta_hat + gamma*P*y_true(max(i-1,1))*e(i);
end

%% 结果展示
figure;
plot(1:N, y_true, 'b', 1:N, y_hat, 'r');
xlabel('Time');
ylabel('Output');
legend('True output', 'Estimated output');

figure;
plot(1:N, e, 'b');
xlabel('Time');
ylabel('Error');

请注意，这只是一个简单的例子，具体的控制算法和仿真参数需要根据实际需求进行调整和优化。