标题中的“pidnn_test.rar_matlab例程_matlab_”表明这是一个关于PID神经网络（PIDNN）的测试程序，使用的是MATLAB编程环境。描述中提到的“matlab2011 64位 win7系统 PIDNN test”进一步确认了这是在Windows 7 64位操作系统上运行的MATLAB 2011版本中的一个PIDNN测试案例。
MATLAB是一种广泛用于数值计算、数据分析和算法开发的高级编程语言。在这个具体案例中，PID神经网络（PIDNN）是一种结合了传统比例积分微分（PID）控制器与神经网络控制策略的复合控制系统。PID控制器因其简单有效而在工业自动化领域广泛应用，而神经网络则提供了自适应和非线性处理能力。PIDNN旨在结合两者的优点，以适应更复杂和动态变化的控制环境。
文件“pidnn_test.mdl”是MATLAB的模型文件，通常包含了MATLAB Simulink或者Stateflow的模型设计。Simulink是一个图形化建模工具，用于构建动态系统的模型，包括控制系统、信号处理和嵌入式系统。用户可以通过拖拽和连接不同的模块来构建系统模型。在这个例子中，“pidnn_test.mdl”可能包含了PIDNN控制器的结构、输入输出定义以及系统行为的仿真设置。
在MATLAB中，实现PIDNN通常会涉及以下步骤：
1. **定义神经网络结构**：确定神经网络的层数、每层的神经元数量以及激活函数等参数。
2. **训练神经网络**：使用训练数据调整神经网络的权重和偏置，以优化其性能。这可能涉及到反向传播、梯度下降等优化算法。
3. **集成PID组件**：将训练好的神经网络与传统的PID控制器相结合，形成PIDNN控制器。这可能通过在神经网络输出上添加比例、积分和微分项来实现。
4. **系统建模**：在Simulink中创建系统模型，包括被控对象、PIDNN控制器和其他必要的信号处理模块。
5. **仿真和分析**：运行Simulink模型，对系统进行仿真，观察和分析控制性能，如稳态误差、超调量、上升时间和调节时间等。
6. **参数调整**：根据仿真结果调整PIDNN的参数，如神经网络的学习率、PID增益等，以优化控制性能。
通过这个“pidnn_test.mdl”文件，用户可以学习到如何在MATLAB环境中设计、训练和应用PIDNN控制器，以及如何在Simulink中进行系统仿真。对于希望深入理解神经网络控制策略和MATLAB应用的工程师来说，这是一个非常有价值的实践案例。
