PID控制方法是经典控制算法中的典型代表,并在多种控制场合取得了很好的效果,但随着生产工艺的日益复杂和人们对工业过程总体性能要求的不断提高,传统的PID控制方法往往难以满足闭环优化控制的要求。基于知识且不依赖于模型的智能控制为解决这类问题提供了新的思路,成为目前提高过程控制质量的重要途经。而神经网络作为现代信息处理技术的一种,正在很多应用中显示它的优越性,它在自动控制领域的应用成果——神经网络控制也成为令人瞩目的发展方向。而神经网络PID控制技术在其中扮演了十分重要的角色,并且仍将成为未来研究与应用的重点技术之一,这是因为PID类型的控制技术在工业过程控制中仍占有主导地位,如果能发现性能优于PID的控制器,且具有类似PID易于使用的特点,无论在理论还是实践上都将具有重要的意义。 本文对目前研究较为成熟的神经网络PID控制进行了归纳,根据工业控制的需要,对几种典型的神经网络PID控制器(基于单神经元的PID控制器SNPC,基于多层网的PID控制器NNPC和基于多层网的近似PID控制器LPNC)进行了仿真研究,并比较分析了各种控制器的优缺点,并针对缺点提出了相应的改进方案。 最后,在山梨醇化工生产线的自动控制系统项目中,将LPNC用于其结晶过程的温度控制,通过仿真比较证实了神经网络PID控制的有效性和适用性,并在RSView中用VB语言实现了温度的自动控制过程。