训练模糊神经网络跟踪PD控制器给出matlab代码

训练模糊神经网络用于PD控制器的MATLAB代码示例通常涉及到几个步骤，包括模糊系统设计、模型训练和实际控制应用。这里是一个简化的例子，假设你已经有了一个模糊规则库：

% 导入所需工具箱
addpath('toolbox/fuzzy'); % 如果你的模糊工具箱路径不是默认的

% 定义模糊系统（例如 Mamdani 模型）
A = [5 0; 1 1];          % 系统传递函数的系数矩阵
B = [0; 1];              % 输入矩阵
numRules = 5;            % 模糊规则的数量
uAF = fs Mamdani(A, B, numRules); % 创建模糊系统对象

% PD 控制器参数
Kp = 1;                   % 比例增益
Ki = 0.5;                 % 积分增益

% 加载训练数据（假设已经准备好了输入输出对（u, y））
[uTrain, yTrain] = loadTrainingData(); 

% 使用Levenberg-Marquardt算法训练模糊系统
options = struct('Display', 'iter', 'Algorithm', 'lm');
uFitted = uTrain;
yFitted = fzero(@(u) errorFn(u, yTrain, uAF), uFitted, options);

% 锁定模糊系统的结构并更新中心点
uAF.locked = true;
uAF.center = yFitted;

% 对新输入进行模糊推理
function e = errorFn(u, yTrue, uAF)
    % 模糊推理
    yFuzzy = infer(uAF, u);
    
    % 计算误差
    e = yTrue - yFuzzy;
    % 如果需要，可以在此添加积分项 (eCumulative = eCumulative + integral(e));
end

% 实际应用（比如PID控制器+模糊补偿）
[output, ~] = pid(u, Kp, Ki) + infer(uAF, output);

%