写一段基于神经网络的PID控制的matlab代码
时间: 2024-05-07 11:23:15 浏览: 23
以下是基于神经网络的PID控制的 Matlab 代码示例:
首先,我们需要生成一个模拟的被控对象,这里我们使用一个简单的一阶惯性环节:
```
s = tf('s');
P = 1/(s+1);
```
然后,我们定义神经网络模型:
```
net = feedforwardnet([10 5]); % 定义两层神经网络,第一层10个神经元,第二层5个神经元
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法作为训练函数
net = configure(net, [0 1], [0 1]); % 配置输入和输出层
```
接着,我们定义 PID 控制器的参数:
```
Kp = 1;
Ki = 0.1;
Kd = 0.01;
```
然后,我们进行模型训练:
```
% 生成训练数据
t = 0:0.1:10;
r = ones(size(t));
y = lsim(P, r, t);
u = zeros(size(t));
% 进行模型训练
inputs = y(1:end-1);
targets = y(2:end);
net = train(net, inputs, targets);
```
最后,我们实现 PID 控制器并进行仿真:
```
% 定义变量
e = 0;
ei = 0;
ed = 0;
u_max = 1;
u_min = 0;
% 开始仿真
for i = 2:length(t)
% 计算误差和积分项
e(i) = r(i) - y(i-1);
ei = ei + e(i);
ed = e(i) - e(i-1);
% 计算控制量
u(i) = Kp*e(i) + Ki*ei + Kd*ed;
% 基于神经网络进行修正
u_nn = net(y(i-1));
u(i) = u(i) + u_nn;
% 限幅控制
u(i) = min(max(u(i), u_min), u_max);
% 更新被控对象
y(i) = lsim(P, u(i), t(i-1:i));
end
% 绘图
subplot(2,1,1);
plot(t, r, 'r--', t, y, 'b-');
legend('Reference', 'Output');
title('PID Control with Neural Network');
subplot(2,1,2);
plot(t, u, 'b-');
legend('Control Signal');
```