基于 DRNN 神经网络整定的 PID 解耦控制

1. 基本原理

DRNN（Dynamic Recurrent Neural Network, 动态递归神经网络）是一种带有时间反馈的神经网络，能够建模系统的动态特性，适用于非线性、多变量、时变系统的控制。结合 PID 解耦控制，利用 DRNN 进行动态建模和在线参数整定，可以实现精确的多变量解耦控制。

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2. 方法原理

5. C++ 实现

5.1 DRNN 模型

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <Eigen/Dense>

using namespace std;
using namespace Eigen;

class DRNN {
private:
    Ma