PID调节器具有结构简单、适应性强、不依赖于被控对象的精确模型、鲁棒性较强等优点。PID控制作为一种经典的控制方法,几乎遍及了整个工业自动化领域,是实际工业生产过程正常运行的基本保障。控制器的性能直接关系到生产过程的平稳高效运行以及产品的最终质量,因此对PID控制器设计和参数整定问题的研究不但具有理论价值更具有很大的实践意义。　　论文介绍了PID参数整定的典型方法,包括工业中对PID参数整定的经验方法,并对各种方法的优劣性做出了简单的评价。　　本文主要从人工神经网络算法和遗传算法两个方向展开研究。其中人工神经网络算法采用带有前馈的神经网络,即BP算法。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化方法。利用MATLAB进行了仿真研究,对实验得出的数据和图像的进行了对比分析,得出了BP算法和遗传算法在PID参数整定方面的优势。　　论文最后对造纸工业中废水产生、废水处理、西门子功能块FB41和电动控制阀进行了详细介绍。利用MATLAB仿真软件对系统建模仿真,讨论了BP算法和遗传算法在工业过程控制中的优势。结合西门子PLC和WinCC上位机组态软件讨论如何将整定结果应用于实际工程中。