基于RBF神经网络的监督控制MATLAB代码设计,被控对象为G(s)=1000/(s^3+87.35s^2+10470s),采样周期1ms,参考信号为0.5sign(sin(2*2*pi*t)),反馈控制为PID
时间: 2024-02-03 07:11:36 浏览: 32
以下是基于RBF神经网络的监督控制MATLAB代码设计:
首先,需要定义控制器的参数:
```matlab
% 定义控制器参数
Kp = 0.5;
Ki = 0.2;
Kd = 0.1;
```
然后,定义采样周期和模拟时间:
```matlab
% 定义采样周期和模拟时间
Ts = 0.001;
t_sim = 10;
```
接着,定义参考信号:
```matlab
% 定义参考信号
t = 0:Ts:t_sim;
r = 0.5*sign(sin(2*2*pi*t));
```
然后,定义被控对象的传递函数:
```matlab
% 定义被控对象的传递函数
s = tf('s');
G = 1000/(s^3 + 87.35*s^2 + 10470*s);
```
接下来,使用步骤函数初始化控制器:
```matlab
% 初始化控制器
t_init = 0:Ts:2;
u_init = ones(size(t_init))*r(1);
y_init = lsim(G, u_init, t_init);
e_init = r(1) - y_init;
I_init = 0;
```
然后,定义RBF神经网络的参数:
```matlab
% 定义RBF神经网络的参数
num_neurons = 20;
spread = 1;
```
接下来,使用RBF神经网络训练控制器:
```matlab
% 训练控制器
net = newrb([e_init' y_init'], u_init', 0, spread, num_neurons);
```
然后,使用PID控制器进行控制:
```matlab
% 控制系统
u = zeros(size(t));
y = zeros(size(t));
e = zeros(size(t));
I = 0;
D = 0;
for i = 2:length(t)
% 计算误差
e(i) = r(i) - y(i-1);
% 计算积分项
I = I + Ki*e(i)*Ts;
% 计算微分项
D = Kd*(e(i) - e(i-1))/Ts;
% 计算PID控制器输出
u_pid = Kp*e(i) + I + D;
% 使用RBF神经网络计算控制器输出
u_rbf = sim(net, [e(i); y(i-1)]);
% 计算控制器输出
u(i) = u_pid + u_rbf;
% 限制控制器输出在合理范围内
u(i) = min(max(u(i), 0), 10);
% 使用被控对象进行仿真
y(i) = lsim(G, [u(i-1) u(i)], [t(i-1) t(i)]);
end
```
最后,绘制控制效果的图像:
```matlab
% 绘制图像
subplot(2,1,1);
plot(t, r, 'b', t, y, 'r');
legend('参考信号', '输出信号');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('幅值');
title('基于RBF神经网络的监督控制');
subplot(2,1,2);
plot(t, u, 'k');
xlabel('时间 (s)');
ylabel('控制信号');
title('控制器输出');
```