先把一小部分代码放在这，后面再写

% 创建神经网络模型
net = feedforwardnet(10); % 创建一个具有10个隐藏层神经元的前馈神经网络
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用Levenberg-Marquardt训练算法
net.layers{1}.transferFcn = 'tansig'; % 设置第一个隐藏层的激活函数为双曲正切函数
net.layers{2}.transferFcn = 'purelin'; % 设置输出层的激活函数为线性函数

% 生成训练数据
% 这里的训练数据可以根据实际情况进行设置，例如采用仿真模型生成
% 这里仅作示例，假设训练数据为一组随机生成的输入和对应的输出
input_data = randn(100, 1); % 生成100个随机输入数据
output_data = sin(input_data) + 0.1 * randn(100, 1); % 根据输入数据生成对应的输出数据

% 训练神经网络模型
net = train(net, input_data', output_data');

% 设置PID控制器的初始参数
Kp = 1;
Ki = 0.1;
Kd = 0.01;

% 模拟控制系统
t = 0:0.01:10; % 时间向量
r = sin(t); % 参考输入信号（例如，正弦波信号）
y = zeros(size(t)); % 控制系统的输出信号

% 运行控制系统
for i = 2:length(t)
    % 计算PID控制器的输出
    e = r(i) - y(i-1); % 计算控制误差
    u_pid = Kp * e + Ki * trapz(t(1:i), e) + Kd * (e - (y(i-1) - y(i-2)) / 0.01); % 使用传统的PID控制器公式计算控制输出
    
    % 使用神经网络估计PID控制器的参数
    u_nn = net([r(i-1); e]); % 使用神经网络模型预测的PID控制器输出
    
    % 将神经网络模型预测的PID控制器输出作为最终的控制输出
    u = u_nn;
    
    % 模拟控制系统的响应
    y(i) = 0.5 * y(i-1) + 0.5 * (sin(u) + 0.1 * randn); % 使用一个简化的控制系统模型进行模拟，这里仅作示例
end

% 绘制结果
figure;
plot(t, r, 'b-', t, y, 'r--');
xlabel('时间');
ylabel('输出');
legend('参考输入', '控制系统输出');
title('PID自适应控制系统仿真结果');