单神经元 PID 解耦控制

单神经元 PID 解耦控制是一种将单神经元自适应控制与解耦控制相结合的方法，适用于多输入多输出（MIMO）系统。其核心是利用单神经元的自适应能力实现 PID 参数在线调整，同时通过解耦策略减少变量之间的相互影响，提高控制性能。

4.1 单神经元类

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>class SingleNeuronPID {
private:double w1, w2, w3; // 权值double eta;        // 学习率double prevError;  // 前一时刻误差double integral;   // 积分项public:SingleNeuronPID(double initW1, double initW2, double initW3, double learningRate): w1(initW1), w2(initW2), w3(initW3), eta(learningRate), prevError(0.0), integral(0.0) {}double compute(double error, double dt) {// 更新积分和微分integral += error * dt;double derivative = (error - prevError) / dt;// 计算输出double output = w1 * error + w2 * integral + w3 * derivative;// 权值调整w1 -= eta * error * error;          // 比例项权值调整w2 -= eta * error * integral;       // 积分项权值调整w3 -= eta * error * derivative;     // 微分项权值调整prevError = error;return output;}
};

4.2 多变量解耦控制

#include <Eigen/Dense>using namespace std;
using namespace Eigen;class Decoupler {
private:MatrixXd G; // 系统传递函数矩阵public:Decoupler(const MatrixXd& G_matrix) : G(G_matrix) {}MatrixXd decouple(const MatrixXd& error) {return G.inverse() * error; // 解耦}
};

4.3 主程序

int main() {// 定义传递函数矩阵MatrixXd G(2, 2);G << 2.0, 0.5,0.3, 1.0;// 解耦器初始化Decoupler decoupler(G);// 定义单神经元 PID 控制器vector<SingleNeuronPID> controllers = {SingleNeuronPID(1.0, 0.1, 0.01, 0.01),SingleNeuronPID(1.2, 0.1, 0.02, 0.01)};// 控制目标和初始值VectorXd setpoints(2);setpoints << 1.0, 0.5;VectorXd outputs(2);outputs << 0.0, 0.0;VectorXd inputs(2);inputs << 0.0, 0.0;double dt = 0.1; // 时间步长for (int t = 0; t < 100; ++t) {// 计算误差VectorXd error = setpoints - outputs;// 解耦误差VectorXd decoupledError = decoupler.decouple(error);// 单神经元 PID 控制for (int i = 0; i < controllers.size(); ++i) {inputs(i) = controllers[i].compute(decoupledError(i), dt);}// 更新输出（模拟系统行为）outputs = G * inputs;// 打印结果cout << "Time: " << t * dt << ", Outputs: " << outputs.transpose() << endl;}return 0;
}