本文回顾了PID控制器发展的历史及其参数整定方法。针对传统的PID参数整定方法在应用于高温力学实验机温度控制系统中存在的问题，本文将神经网络的自学习功能于PID控制相结合，提出了一种单神经元自适应PID，这种控制器实现了PID参数的在线自整定；另外为了克服单神经元PID控制器中控制器增益K不可以在线调整的缺陷，引入了PSD控制算法中增益K的调整方法，从而形成了单神经元自适应PSD控制算法。这种算法使K也具有了在线调整的能力，增强了控制器的适应性和鲁棒性。 单神经元PID和PSD控制算法在被控对象存在大时滞时会产生超调，甚至使系统失稳，为了解决这一问题，本文最后将Smith预估器引入了单神经元控制器中，从而很好地解决了时滞对系统的影响。 为了验证以上各种算法的控制效果，本文将其应用于高温力学实验机温度控制系统中，进行了仿真研究，仿真结果表明这类控制器结构简单，性能好，可望在控制领域得到广泛应用。