基于小波神经网络的pid控制器自整定源代码

基于小波神经网络的PID控制器自整定是一种应用小波神经网络算法实现PID控制器参数优化的方法，其源代码实现具有以下步骤：

1. 确定小波神经网络模型的结构和参数：选择正确的小波函数和小波尺度，以及神经元数目和学习率等参数。

2. 收集系统的输入输出数据：对于要控制的系统，需要先进行实验或仿真，并记录输入输出数据以作为小波神经网络模型的训练数据。

3. 利用训练数据进行小波神经网络的训练：利用收集到的训练数据进行小波神经网络的训练，得到训练好的小波神经网络模型。

4. 利用优化算法进行PID控制器参数的优化：通过选择适合的优化算法，例如遗传算法或粒子群算法等，对PID控制器的三个参数进行优化。

5. 实现PID控制器的自整定功能：利用训练好的小波神经网络和优化得到的PID参数，实现控制器的自整定功能。

以上步骤可以通过编写相应的源代码来实现自整定功能。对于小波神经网络的训练部分，需要使用MATLAB等科学计算软件进行编程实现；而对于PID控制器参数的优化部分，可以选择编写相应优化算法的代码，或者利用现有的优化库进行调用。

总之，基于小波神经网络的PID控制器自整定源代码的实现需要将以上步骤进行有机整合，并结合具体的控制应用场景进行优化和改进，才能达到较好的控制效果。