用matlab写一段程序：用bp整定pid的一个闭环控制系统，该闭环控制系统输入为阶跃响应，后经过bp-pid，再经过一个传递函数后输出，并可以画出pid三个参数迭代变化曲线和输出响应曲线

以下是用Matlab实现BP整定PID闭环控制系统的程序：

% 定义系统传递函数
num = [1];
den = [1, 2, 1];
sys = tf(num, den);

% 设计BP神经网络
input = linspace(0, 10, 100);
output = step(sys, input);
P = input';
T = output';
net = newff(P', T', [5, 1], {'tansig', 'purelin'}, 'trainlm');

% 训练BP神经网络
net.trainParam.showWindow = false;
net.trainParam.showCommandLine = false;
net.trainParam.epochs = 500;
net.trainParam.goal = 0.01;
net = train(net, P', T');

% 获取PID控制器参数
Kp = net.IW{1}(1);
Ki = net.IW{1}(2);
Kd = net.IW{1}(3);

% 构造PID控制器
C = pid(Kp, Ki, Kd);

% 构造闭环系统
sys_cl = feedback(C * sys, 1);

% 绘制PID控制器参数迭代变化曲线
figure;
plot(net.trainRecord.epoch, net.trainRecord.perf);
title('PID Controller Parameter Iteration');

% 绘制系统的阶跃响应曲线和输出响应曲线
figure;
step(sys, 'r--', sys_cl, 'b-');
legend('Open-loop Response', 'Closed-loop Response');
title('Step Response');

该程序中，我们首先定义了系统的传递函数，并使用`step`函数生成了系统的阶跃响应。然后，我们使用`newff`函数构造了一个包含5个神经元的隐层和一个输出神经元的BP神经网络，并将输入和输出分别设置为系统的输入和输出。接着，我们使用`train`函数训练了该神经网络，并从中获取了PID控制器的三个参数。然后，我们使用`pid`函数构造了PID控制器，并使用`feedback`函数构造了闭环系统。最后，我们分别绘制了PID控制器参数迭代变化曲线和系统的阶跃响应曲线和输出响应曲线。