基于神经网络的自整定PID程序MATLAB

clear all;
clc
x = [000]‘; %定义输入矩阵
xiteP = 0.4;  %定义学习速率
xiteI = 0.35; 
xiteD = 0.4;
wkp_1 = 0.1; %初始化权重
wki_1 = 0.1;
wkd_1 = 0.1;
erro_1 = 0; %初始化误差
erro_2 = 0;
y_1 = 0;y_2 = 0;y_3 = 0; %初始化被控对象模型
u_1 = 0;u_2 = 0;u_3 = 0;
ts = 0.001; %定义时间步长
for k=111000 %循环迭代
    time（k） = kts; %时间为Kts总时间也就是1
    yd（k） = 1; %目标值
    if k==100
        y（k） = 0.368y_1+0.264y_2+0.1u_1+0.632u_2+0.2; %当迭代到100次加入扰动0.2
    else
        y（k） = 0.368y_1+0.264y_2+0.1u_1+0.632u_2; %被控对象模型
    end
    erro（k） = yd（k）-y（k）; %获取误差
    
    wkp（k） = wkp_1+xitePerro（k）u_1x（1）; %更新权重
    wki（k） = wki_1+xiteIerro（k）u_1x（2）;
    wkd（k） = wkd_1+xiteDerro（k）u_1x（3）;
    K = 0.12; %定义比例系数
    
    x（1） = erro（k）-erro_1; %给输入矩阵赋值
    x（2） = erro（k）;
    x（3） = erro（k）-2erro_1+erro_2;
    
    wadd（k） = abs（wkp（k））