电液比例伺服系统典型的特征是非线性、大惯性、不确定性、时变性以及外干扰引起的不确定性,使得系统的动态特性十分复杂,很难建立精确的数学模型.采用传统意义上基于数学模型的控制方法(例如常规PID控制)来对控制器进行研究,其适应性和抗干扰能力差,难以满足现代电液比例伺服系统需要.神经网络具有自学习、自适应能力和强大的非线性映像能力,为液压系统建模提供了一种有效的解决方法.在工程应用中,如何把理论分析与工程实践系统地、有机地结合起来,保证系统达到技术要求,是一个意义深远的课题.PID控制结构简单、鲁棒性好和可靠性高.本文将其与神经网络进行有效得结合,生成一种新型的PID神经网络;以地面加料机大回转台作为研究对象,研究设计了其闭环系统的主要硬件部分,并将PIDNN理论与实际工程进行统一化研究,设计了一个基于PIDNN的比例伺服系统调节器控制算法.通过研究加料机回转台各个部分的性能,建立了回转台电液比例调速控制系统的数学模型.根据其实际工作要求和相关机构样本,作出参数估计,分析了系统及各个主要环节的功能.设计了基于PID神经网络控制的回转台电液比例调速控制系统调节器.建立基于PID神经网络控制的回转台伺服系统,并利用MATLAB的Simulink工具箱对系统进行了模拟仿真.仿真结果验证了新系统在增加调速控制环节后依然能够有效的抑制负载变化和外界干扰,很好地满足工厂所要求的性能指标.通过与常规PID控制器进行性能对比,表明PIDNN控制器在系统存在干扰信号时具有比常规PID调节器更优越的性能.