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针对在非线性、时变不确定系统中，常规PID控制器难以获得满意效果的问题，仿照传统PID控制器结构，设计了一种基于T-S模型的模糊神经网络PID控制器。该控制器基于T-S模糊模型，将PID结构融入模糊控制中，充分发挥了模糊系统非线性、可解释性的特点；然后又利用神经网络的学习算法，实现了对模糊控制器的参数调整，使控制器具有了适应时变、不确定系统的自学习和自组织能力。针对非线性、时变系统，将此控制器与传统PID控制器对比进行了仿真研究，并应用于啤酒发酵领域，其结果表明，该控制器取得了令人满意的效果。