本文介绍了如何在Matlab中实现基于神经网络的PID控制器，通过结合神经网络的自适应性和高精度，提升控制效果。文章详细阐述了构建神经网络模型、设置控制参数、训练过程以及在Simulink中的仿真测试步骤，提供了源代码，适用于复杂控制任务。
基于神经网络的PID控制器实现(matlab代码)
PID控制器是一种经典的、广泛应用的控制器，但其需要手动调整参数，且精度不高。而神经网络拥有自适应性和高精度，可以更好地应对复杂的控制任务。因此，将二者结合进行控制，可以实现更加优秀的控制效果。本文将介绍如何利用Matlab实现基于神经网络的PID控制器，并提供相应的源代码。
首先，我们需要导入所需要的工具箱，包括Neural Network Toolbox和Control System Toolbox。
clc;
clear;
close all;
% 导入所需工具箱
addpath(genpath('toolboxs')
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