BP神经网络+PID控制Simulink仿真
概述
本仓库提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。
特点
- 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。
- PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。
- S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。
- 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。
使用指南
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环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。
- 模型加载：
- 下载本仓库到本地。
- 在Matlab中打开
.slx文件。
- 运行仿真：
- 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。
- 运行整个模型，观察控制效果。
- 参数调整：
- 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。
- 学习和修改：
- 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。
- 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
注意事项
- 在使用过程中遇到任何问题，欢迎提交Issue进行讨论。
- 请尊重原创，合理分享和使用本资源。
- 由于软件更新可能带来的兼容性问题，请事先确认您的开发环境。
致谢
感谢原作者杨艺的研究工作，以及所有为这个领域做出贡献的学者们。希望本资源能够帮助更多人理解并实践BP神经网络与PID控制的综合应用。
请根据实际使用情况适当调整上述模板内容，并确保遵守相关学术引用规范。