1.算法仿真效果
matlab2013b仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的控制原理和工作步骤。首先，我们将介绍模糊控制和神经网络控制的基本原理，然后介绍如何将这两种控制策略结合起来实现更好的控制效果。最后，我们将详细描述基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的实现步骤，并且提供一个具体的案例分析。
模糊控制和神经网络控制的基本原理。
模糊控制是一种基于经验的控制策略，它可以用来控制非线性和复杂的系统。模糊控制器通常包括模糊化、规则库、推理、去模糊化等四个主要步骤。
在模糊化阶段，将输入变量和输出变量转化为模糊集合，即将他们映射到模糊集合上。这样可以将连续的变量转化为离散的变量，便于后续的控制处理。
在规则库阶段，设定一些规则，用来描述输入变量和输出变量之间的关系。
在推理阶段，将输入变量和规则库中的规则进行匹配，得到一个模糊输出变量。
在去模糊化阶段，将模糊输出变量映射到实际控制量上，得到一个具体的控制量。
神经网络控制是一种基于学习的控制策略，它可以通过训练数据自适应地调整控制器的权值，以便实现更好的控制效果。神经网络控制器通常包括输入层、隐层、输出层等几个主要部分。
在输入层，将输入变量传输到神经网络控制器中。
在隐层，神经网络控制器通过训练数据自适应地调整权值，以便实现更好的控制效果。
在输出层，将神经网络控制器的输出传输到控制系统中，实现对被控对象的控制。
神经网络模糊PID控制器的基本原理
神经网络模糊PID控制器是将神经网络和模糊控制器结合起来实现控制的一种方法。它可以利用神经网络的自适应性和模糊控制器的经验性来实现更好的控制效果。神经网络模糊PID控制器通常包括模糊化、神经网络控制、去模糊化等几个主要部分。
在模糊化阶段，将输入变量和输出变量转化为模糊集合，即将他们映射到模糊集合上。这样可以将连续的变量转化为离散的变量，便于后续的控制处理。
在神经网络控制阶段，将模糊输出变量传输到神经网络控制器中，通过训练数据自适应地调整权值，以便实现更好的控制效果。
在去模糊化阶段，将神经网络控制器的输出映射到实际控制量上，得到一个具体的控制量。
在PID控制器中，P、I、D分别代表比例、积分、微分控制。比例控制作用于系统的瞬态响应，积分控制作用于系统的稳态响应，微分控制作用于系统的阻尼特性。将神经网络和模糊控制器结合起来，可以实现更好的控制效果。
基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的实现步骤如下：
(1) 建立系统模型：使用Simulink中的模块建立被控对象的模型，包括其输入和输出的关系。例如，在控制机器人的运动时，可以建立机器人的运动模型。
(2) 设计模糊控制器：使用Simulink中的模糊逻辑控制器模块来实现模糊控制器的设计。首先需要将输入变量和输出变量转化为模糊集合，然后设定一些规则，用来描述输入变量和输出变量之间的关系。最后根据实际情况进行优化。
(3) 设计神经网络：使用Simulink中的神经网络模块来实现神经网络的设计。首先需要确定神经网络的输入变量和输出变量，然后根据训练数据自适应地调整权值，以便实现更好的控制效果。
(4) 结合模糊控制器和神经网络：使用Simulink中的Fuzzy Logic Controller with Neural Network模块将模糊控制器和神经网络结合起来。将模糊输出变量传输到神经网络控制器中，通过训练数据自适应地调整权值，以便实现更好的控制效果。最后将神经网络控制器的输出映射到实际控制量上，得到一个具体的控制量。
(5) 调整控制器参数：根据实际情况，需要对控制器的参数进行调整。可以通过Simulink中的参数设置模块来实现这一步骤。
(6) 仿真和分析：使用Simulink进行仿真和分析，可以评估控制器的性能，根据实际情况进行优化。
3.MATLAB核心程序
