神经网络pid控制器MATLAB,BP神经网络PID控制器的Simulink 仿真模型搭建教程

1. 神经网络PID控制器MATLAB代码：

clc;clear;close all;
%建立神经网络模型
net=newff([-1 1],[-1 1],2);
%设置神经网络参数
net.trainParam.epochs=5000;
net.trainParam.lr=0.01;
net.trainParam.goal=0.001;
%加载数据
load('piddata.mat');
%训练神经网络
net=train(net,pidInput,pidOutput);
%仿真
sim('pid_sim.slx');
%画图
figure(1);
plot(pidOutput,'b');
hold on;
plot(yout,'r');
xlabel('Time(s)');
ylabel('Output');
title('PID Control with Neural Network');
legend('Target Output','Actual Output');

2. BP神经网络PID控制器的Simulink 仿真模型搭建教程：

步骤一：打开Simulink软件，新建一个模型。

步骤二：在模型中添加PID控制器和BP神经网络模块。

步骤三：将PID控制器的输出和BP神经网络模块的输入连线。

步骤四：设置BP神经网络模块的参数，包括输入层、隐层和输出层的神经元个数、学习率、训练次数等。

步骤五：导入仿真数据，包括PID控制器的输入和输出数据。

步骤六：运行仿真，观察BP神经网络PID控制器的控制效果。

步骤七：分析仿真结果，调整BP神经网络模块的参数，提高控制效果。

注意事项：

1. 在导入仿真数据时，需保证PID控制器的输入和输出数据的长度相等。

2. 在设置BP神经网络模块的参数时，需根据实际情况进行调整，以达到最佳控制效果。