基于RBF神经网络的PID控制simulink仿真步骤及代码

我理解你的问题是关于基于RBF神经网络的PID控制在simulink中的仿真步骤和代码。这里我提供一些思路和步骤供参考：

1.首先，需要建立一个PID控制器，并设置相应的参数。这里可能需要进行一些调试和优化，以达到最优控制效果。

2.接下来，需要构建一个基于RBF神经网络的模型，并将其与PID控制器相结合。这可以通过在simulink中添加一个RBF神经网络模块来实现。

3.在模拟仿真之前，需要对输入变量、输出变量、样本集以及训练算法等进行设置和调整。

4.在simulink中进行仿真，并观察控制效果。如果控制效果不理想，可以通过修改PID控制器参数或RBF神经网络模型来改善。

至于代码，由于不清楚具体的实现方式，无法提供具体的代码实现。但是，以上提到的步骤和思路可以帮助你更好地理解和实现基于RBF神经网络的PID控制。