电力电子行业充电机使用神经网络PID和模糊PID和PID三种双闭环控制，模型可直接运行，Ts=1e-6，适合本硕毕业设计使用

simulink是matlab最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。simulink已成为国内外高等院校高等数学、数值分析、数字信号处理、自动控制理论以及工程应用等课程的基本教学工具。 全书共分为17章，从matlab简介开始，详细介绍了simulink的基础知识、模块操作、信号操作、仿真设置、积分器使用、子系统技术、系统仿真过程、模型的调试、编写m语言s-函数及stateflow建模等内容。在本书最后还重点介绍了控制系统仿真系统、神经网络仿真系统、电力系统仿真系统的原理及其运用。 《基于matlab/simulink系统仿真权威指南》按逻辑编排，自始至终用实例描述，是一本简明的simulink综合性参考书。本书深入浅出，实例引导，讲解翔实，既可以作为高等院校理工科的研究生、本科生的教材，也可作为广大科研和工程技术人员的参考用书

基于RBF神经网络整定PID simulink仿真模型 最近在研究这个课题

（1）对系统模型神经网络进行辨识 双击模型参考控制模块，将会产生一个模型参考控制参数(Mode Reference Control）设置窗口， 如图3-31所示。这个 窗口用于训练模型参 考神经网络。窗口中各 参数的设置说明参前 解释。 图3-31 模型参考控制参数设置窗口

3)．系统辨识 在神经网络预测控 制器的窗口中单击 [Plant Identification] 按钮，将产生一个 模型辨识参数设置 窗口（Plant Identification）， 用于设置系统辨识 的参数，如图3-17 所示。 图3-17 模型辨识参数设置窗口

4)．系统仿真 在Simulink模型窗口图3-15中，首先选择【Simulation】菜单中的【parameter】命令设置相应的仿真参数，然后从【Simulation】菜 单中单击【Start】命 令开始仿真。仿真的 过程需要一端时间。 当仿真结束时，将会 显示出系统的输出和 参考信号。如图3-21。 图3-21 输出和参考信号

1)．辨识NARMA－L2模型 与模型预测控制一样，反馈线性化控制的第一步就是辨识被控制的系统。通过训练一个神经网络来表示系统的前向动态机制，在第一步中首先选择一个模型结构以供使用。一个用来代表一般的离散非线性系统的标准模型是：非线性自回归移动平均模型（NARMA），用下式来表示： 式中，u(k)表示系统的输入，y(k)表示系统的输出。在辨识阶段，训练神经网络使其近似等于非线性函数N。

基于simulink实现神经网络，过程相对简单，刚入门的人可以借鉴，讲解比较详细，还有实例分析，便于入门

电力电子行业逆变器使用神经网络PID和PID三种双闭环控制，双模式自由切换，模型可直接运行，适合本硕毕业设计使用

电力电子行业充电机使用神经网络PID和PID两种双闭环控制，模型可直接运行，Ts=1e-6，适合本硕毕业设计使用