MATLAB R2009b下的双隐层神经网络控制算法实现

资源摘要信息:"本资源提供了在Matlab R2009b版本上调试通过的神经网络控制算法代码。该算法利用了双隐层反向传播神经网络架构，并集成了循环检测、周期性检测以及噪声处理功能。此外，该算法还融入了IMC-PID控制技术，即利用内模控制原理来优化PID参数的计算。" 知识点详细说明如下： 1. Matlab R2009b版本支持： Matlab R2009b是MathWorks公司发布的2009年版Matlab软件。它支持一系列的科学计算、可视化和编程。该版本对神经网络工具箱、控制系统工具箱以及信号处理工具箱等提供了全面支持。神经网络控制算法代码能够在该版本上调试通过，说明它兼容了该版本的算法和函数库。 2. 神经网络控制算法： 神经网络控制算法是指利用神经网络模型来实现控制策略的算法。这里的神经网络是双隐层反向传播神经网络，它包含有输入层、隐层和输出层。双隐层设计能够提高模型的学习能力和拟合精度，适用于处理复杂的非线性系统。 3. 循环检测技术： 循环检测是指在控制系统中检测和预防反馈回路中可能出现的循环状态。在神经网络控制算法中，循环检测能够保证控制系统的稳定性和可靠性，防止系统因为反馈回路错误而进入非期望的循环状态。 4. 周期性检测技术： 周期性检测技术通常用于识别和处理控制系统中的周期性干扰或噪声。在神经网络控制算法中，周期性检测有助于确保控制信号的准确性和及时性，对于保证控制系统的性能至关重要。 5. 噪声处理： 在控制系统中，噪声处理是不可或缺的环节。噪声可能来源于外部环境的干扰或系统内部的不确定因素。添加噪声处理功能的神经网络能够更好地适应真实环境中的复杂性和不确定性，提高控制系统的鲁棒性。 6. IMC-PID控制技术： 内模控制（Internal Model Control，简称IMC）与传统的PID控制相结合，形成了IMC-PID控制技术。该技术基于模型预测控制原理，利用被控对象的内部模型来预测控制过程中的动态行为，并据此对PID参数进行在线或离线优化，以提高控制性能。内模控制原理的应用能够提高控制系统的响应速度、准确度和稳定性。 7. 文件信息说明： 提供的压缩包文件名“meestete.m”是Matlab源代码文件，其中包含了实现上述控制算法的Matlab脚本代码。使用时，用户应在Matlab环境中运行该文件，进而执行神经网络控制算法，并观察算法的调试结果。 通过本资源的介绍和文件的使用，可以加深对神经网络在控制系统中应用的理解，并掌握IMC-PID控制技术在提高控制策略性能方面的实际应用。同时，也能够了解到Matlab R2009b环境对机器学习算法和控制系统设计的支持程度。