SingleNeuronPIDController.rar_neuron matlab_pid_pid参数调整_单神经元_单神经

function [sys,x0,str,ts] = nnsfunction(t,x,u,flag,deltak) switch flag, case 0,%初始化函数 [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 2,%离散状态更新函数 sys = mdlUpdate(t,x,u,deltak); case 3,%计算输出函数 sys = mdlOutputs(t,x,u); case {1,4,9},%未定义的flag值 sys = []; otherwise %出错处理函数 error(['Unhandled flag =',num2str(flag)]); end %%%%%%%%——模型初始化——%%%%%%%%% function [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes sizes = simsizes;%读取系统变量的默认值值 sizes.NumContStates = 0; %系统没有连续变量 sizes.NumDiscStates = 3; %系统有3个离散变量，为系统的权值 sizes.NumOutputs = 4; %系统有4个输出变量，分别为控制率和归一化的权值 sizes.NumInputs = 4; %系统有4个输入变量，分别为误差的3个时刻值即控制率 sizes.DirFeedthrough = 1; %输入信号直接在输出中反映出来 sizes.NumSampleTimes = 1; %系统只有1个采样时间 sys = simsizes(sizes);%设置系统模型变量 x0 = [0.3*rand(3,1)];%在此定义系统状态变量的初始值,设置成随机数 str = []; ts = [-1 0];%继承输入变量的采样时间 %%%%%%%%——状态更新函数——%%%%%%%% function sys=mdlUpdate(t,x,u,deltak) sys = x+deltak*u(1)*u(4)*(2*u(1)-u(2)); %%%%%%%——计算输出信号函数——%%%%%%% function sys=mdlOutputs(t,x,u) xx = [u(1)-u(2) u(1) u(1)+u(3)-2*u(2)]; sys=[u(4)+0.12*xx*x/sum(abs(x));x/sum(abs(x))];