写一个神经网络pid控制温度的matlab代码

当然可以！以下是一个使用神经网络和PID控制器进行温度控制的简单示例的MATLAB代码：

% 温度控制系统建模
Ts = 0.1; % 采样时间
t = 0:Ts:10; % 时间向量
ref = 50 + 10*sin(0.5*t); % 设定值
plant = tf(1, [10 1]); % 过程模型
[y,t] = lsim(plant, ref, t); % 实际输出

% 神经网络训练
inputs = ref'; % 输入数据
outputs = y'; % 输出数据
hiddenLayerSize = 10; % 隐藏层神经元数量
net = fitnet(hiddenLayerSize); % 创建神经网络对象
net = train(net, inputs, outputs); % 训练神经网络

% PID控制器参数设置
Kp = 1.0; % 比例增益
Ki = 0.5; % 积分增益
Kd = 0.1; % 微分增益
pidController = pid(Kp, Ki, Kd, Ts); % 创建PID控制器对象

% 控制系统模拟
simTime = length(t); % 模拟时间步长
simOutputs = zeros(simTime, 1); % 存储模拟输出
simInputs = zeros(simTime, 1); % 存储模拟输入

for i = 1:simTime
    simInputs(i) = ref(i); % 设置输入为设定值
    simOutputs(i) = sim(net, simInputs(i)); % 使用神经网络预测输出
    controlSignal = pidController(simOutputs(i), simInputs(i)); % 计算PID控制器输出
    y = lsim(plant, controlSignal, Ts); % 计算过程模型输出
end

% 结果可视化
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t, ref, 'b', t, simOutputs, 'r--');
xlabel('时间');
ylabel('温度');
legend('设定值', '模拟输出');
title('温度控制');

subplot(2,1,2);
plot(t, controlSignal);
xlabel('时间');
ylabel('控制信号');
title('PID控制器输出');

这段代码首先建立了一个简单的温度控制系统模型，并生成了设定值和实际输出数据。然后使用这些数据来训练一个神经网络模型。接下来，设置PID控制器的参数，并进行控制系统的模拟过程。最后，通过绘制图形来展示设定值、模拟输出和PID控制器的输出结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的温度控制系统可能需要更复杂的模型和调参过程。