RBF神经网络自适应PID控制Simulink仿真（带讲解文档）

最新推荐文章于 2025-07-20 00:57:28 发布
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1、RBF神经网络程序带有中文注释，便于学习
2、资料内容：Matlab仿真模型+17页详细讲解说明文档 
3、文档内容：神经网络理论知识、RBF_PID控制详解及设计过程，代码说明讲解
4、程序附带详细注释，仿真还可以继续调参优化~

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【Simulink教程案例51】RBF神经网络控制器的simulink建模与分析
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-04 1709
RBF（径向基函数）神经网络是一种常用的神经网络，它是一种局部逼近的网络，具有良好的泛化性能和全局逼近能力。它由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的神经元采用径向基函数作为激活函数。RBF神经网络的基本原理是将输入空间划分为一系列的区域，每个区域对应一个径向基函数。径向基函数的主要特点是它只对输入空间的一定区域内的数据产生响应，这个区域被称为神经元的“感受野”。每个神经元的输出是该区域内的数据点的径向基函数值。这些神经元的输出构成了隐藏层的输出。
神经网络控制simulink仿真,神经网络控制系统仿真
kfc67269的博客
08-21 2820
1、医学信号处理检测系统的研制与开发，横向项目，20082、复杂动态网络同步及应用的研究，国家自然科学基金（60704045），20073、非严格重复操作的动态系统的学习控制理论研究，国家自然科学基金（60874115），20084、全方位实践驱动的创新型IT人才培养模式，广东省教学成果一等奖，2008年5、医学呼吸信号无线通信处理系统，国家发明专利，20096、2007年指导两个队共六名本科生获全国大学生电子设计竞赛一等奖。还有其他参数可设置。实际问题中，函数的选择是根据试验结果决定的，也就是试出来的。
【Simulink仿真】基于S函数的RBF神经网络PID控制器Simulink仿真
2401_84610415的博客
12-01 1935
本文提出了一种基于S函数的径向基函数（RBF）神经网络PID控制器，并通过Simulink进行仿真验证。传统的PID控制器在面对非线性系统或复杂动态系统时，存在调节困难和性能不稳定的问题。为解决这一问题，本文结合RBF神经网络的优点，设计了一种自适应PID控制器，该控制器通过RBF神经网络自学习调整PID参数，以适应系统的动态变化。仿真结果表明，该RBF神经网络PID控制器能够显著提高控制精度，并有效克服传统PID控制器的不足，尤其在非线性和时变系统的控制中表现出良好的鲁棒性和稳定性。
基于Matlab Simulink的PID控制仿真、RBF BP神经网络PID参数整定控制仿真
2201_75548949的博客
11-30 2554
基于Matlab Simulink的PID控制仿真、RBF BP神经网络PID参数整定控制仿真、模糊PID控制仿真（控制器由S函数编写是封装成Simulink下的模块）提供被控对象传递函数或模型可在Simulink下仿真。算法也可用于硬件系统下的半实物仿真。
【PID控制】simulink强化学习的自适应PID控制器仿真【含Matlab源码 7233期】
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08-17 1016
simulink强化学习的自适应PID控制器仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于RBF-PID控制器的风力发电系统simulink建模与仿真
熟悉MATLAB/fpga/RK3588/LABVIEW/protus/单片机/dsp/Multisim
04-27 1027
基于RBF-PID控制器的风力发电系统simulink建模与仿真,对比PID控制器和RBF-PID控制器的控制结果。在风力发电系统中，传统的PID控制器虽然简单实用，但面对非线性和不确定性较强的风电系统，其性能可能会受限。因此，引入径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络的PID控制器（RBF-PID控制器）被广泛应用，它可以有效应对系统模型未知或参数变化的问题，提升控制器的鲁棒性和自适应性。首先，让我们明确PID控制器的基本数学表达式：u(t) = K_P。
几种神经网络整定PID参数原理剖析及simulink案例仿真
Mr.邹的博客
06-01 1万+
几种神经网络整定PID参数的simulink仿真分析，给出相关原理，然后对控制器编写方法进行剖析，随后通过案例进行仿真分析测试。
单神经元PID控制+Simulink控制系统仿真
热门推荐
小师兄的学习记录
05-24 3万+
最近在学习基于神经网络的电机智能控制，神经网络与PID有两种结合方式：采用单神经元结构，神经元输入权值一一对应PID的三个参数，神经元的输入值为经过比例、积分和微分处理后的偏差值；另一种是在常规PID控制器的基础上增加一个神经网络，用神经网络在线调节PID的三个参数。 关于神经网络的相关知识网上有很多详细的介绍，在此不展开介绍了。单神经元PID控制框图如下图所示：...
【PID控制】基于matlab simulink强化学习的自适应PID控制器仿真【含Matlab源码 7233期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
08-17 1442
simulink强化学习的自适应PID控制器仿真 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
RBF神经网络自适应控制simulink实现欢迎下载.zip
06-26
RBF神经网络自适应控制是一种在控制系统中应用广泛的方法，特别是在面对系统不确定性时，它能够提供有效的解决方案。本文将深入探讨RBF（Radial Basis Function）神经网络的基础、自适应控制原理以及如何在MATLAB ...
Simulink_RBF神经网络PID控制
01-03
通过这样的仿真过程，我们可以观察RBF神经网络如何改善PID控制器的性能，特别是在应对系统不确定性或变化时的自适应能力。这种方法有助于实现更精确、更稳定的控制系统设计。在实际应用中，还可以进一步优化网络结构...
神经网络——卷积层
2303_80480614的博客
07-19 642
卷积层通过卷积核（过滤器）在输入数据（如图像）上滑动，进行逐元素乘法并求和，从而提取局部特征。每个卷积核学习不同的特征（如边缘、纹理），最终生成多个特征图。
神经网络——池化层
最新发布
2303_80480614的博客
07-20 482
 最大池化层是卷积神经网络（CNN）中用于下采样（Downsampling） 的关键组件，通过在输入特征图的局部非重叠区域（池化窗口）内选取最大值作为输出，实现特征筛选与维度压缩。其核心是保留局部区域内最显著的特征信号，同时降低特征图的空间分辨率。
神经网络构建
2302_77067662的博客
07-17 1140
构建神经网络中的相关概念，包括激活函数，参数初始化，损失函数的基础概念和用法。
神经网络：模拟人脑的 AI 信息处理系统
一套方法论打通全栈闭环，从 0 到 1 教你驾驭需求、设计、开发、项目、课题、论文和软著，速成全栈王者！
07-17 1081
神经网络通过模拟人脑的连接结构，实现了强大的信息处理能力，但它本质上是执行数学运算的工具，没有意识、情感或自主目标。它的 “智能” 是对数据中规律的统计学习，而非对世界的真正理解。理解神经网络的原理，能帮助我们理性看待 AI 的能力与局限：既利用其在图像识别、语音处理等领域的高效性，又警惕 “黑箱决策” 的风险。未来，随着技术进步，神经网络将更高效、可靠，但始终是人类创造的工具 —— 它的 “进化”，始终服务于解决现实问题、推动社会进步的目标。
PyTorch笔记6----------神经网络案例
infinite_shadow的博客
07-15 460
提取码: 5279结果为：最后一轮打印的结果测试最后一轮的结果。
神经网络常见激活函数 14-Mish函数
hbkybkzw的博客
07-17 777
一种新型的神经网络激活函数，其定义为x·tanh(ln(1+e^x))。用于ReLU函数在反向传播的梯度代替
【深度学习】神经网络过拟合与欠拟合-part5
2302_77326347的博客
07-17 643
训练深层神经网络时，由于模型参数较多，数据不足的时候容易过拟合，正则化技术就是防止过拟合，提升模型的泛化能力和鲁棒性 （对新数据表现良好 对异常数据表现良好）
神经网络项目--基于FPGA的AI简易项目（1-9图片数字识别）
m0_67400176的博客
07-14 443
卷积神经网络（CNN）的入门AI项目，基于zynqn7000系列。
基于rbf神经网络自适应pid simulink仿真分析
01-07
RBF神经网络自适应PID控制是一种基于神经网络的自适应控制方法，可以有效地提高控制系统的性能和鲁棒性。在Simulink中进行仿真分析可以帮助我们更好地理解和评估这种控制方法的性能。 首先，我们可以在Simulink中建立一个RBF神经网络自适应PID控制系统的模型。该模型包括输入输出模块、RBF神经网络、PID控制器以及反馈环节。通过设置不同的参数和初始条件，我们可以模拟不同的控制场景，如温度控制、速度控制等。 然后，我们可以对模型进行仿真分析。在仿真过程中，我们可以观察控制系统的响应特性，如稳定性、鲁棒性、跟踪精度等。通过对比不同参数设置下的仿真结果，我们可以评估RBF神经网络自适应PID控制系统的性能优劣，找出最优的参数组合。 此外，我们还可以在Simulink中进行系统参数的调整和优化。通过改变RBF神经网络和PID控制器的参数，我们可以探索不同的控制策略，进一步提高控制系统的性能。 总之，基于Simulink的RBF神经网络自适应PID仿真分析，可以帮助我们深入理解和评估这种控制方法的性能，并为实际控制系统的设计和优化提供重要参考。
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