神经网络控制器的仿真比较研究

神经网络控制器的仿真比较研究

近年来，神经网络作为一种强大的非线性建模工具，被广泛应用于控制领域。本篇文章将介绍神经网络控制器的仿真比较研究，并提供相应的 MATLAB 源代码。

首先，我们介绍一下神经网络控制器的基本原理。神经网络控制器由两部分组成：前馈神经网络和反馈控制器。前馈神经网络根据系统的输入输出关系进行训练，得到一个系统的模型。反馈控制器则根据系统当前的状态对前馈神经网络输出进行修正，使系统达到稳定控制。

在本次仿真比较中，我们将比较两种神经网络控制器：多层感知机 (MLP) 和径向基函数网络 (RBFN)。以下是 MATLAB 源代码：

% MLP 神经网络控制器仿真
clear all;
close all;
clc;

% 系统模型
sys = tf(