基于神经网络的离线训练辨识在线控制的控制系统仿真

基于神经网络的离线训练辨识在线控制的控制系统仿真

控制系统是现代工程中常用的一种方法，用于实现对物理系统的精确控制。在控制系统中，离线训练和在线控制是两个重要的环节。离线训练通过使用历史数据来训练控制器，以获得系统的模型和参数。而在线控制则根据实时测量值和系统模型来生成控制动作，实现对系统的实时控制。在这篇文章中，我们将介绍基于神经网络的离线训练辨识在线控制的方法，并提供相应的 MATLAB 代码示例。

首先，我们需要定义控制系统的目标。假设我们有一个被控制的物理系统，我们的目标是设计一个控制器，使系统的输出尽可能接近期望输出。为了实现这个目标，我们将使用神经网络来建模和控制系统。

以下是 MATLAB 代码示例，演示了基于神经网络的离线训练辨识在线控制的过程：

% 步骤1：生成训练数据
% 假设我们已经有一些输入和输出数据，我们将其分为训练集和测试集
% X_train 是输入数据的训练集，Y_train 是对应的输出数据的训练集
% X_test 是输入数据的测试集，Y_test 是对应的输出数据的测试集

% 步骤2：定义神经网络结构
% 我们将使用 MATLAB 的神经网络工具箱来定义神经网络结构
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