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本文针对PID神经网络控制器的特点，提出了一种改变控制器反传算法中的学习速率的控制策略，新的控制策略不论对于调节还是设定值跟踪，均具有很好的控制效果，对于工业实际中常见的大滞后对象也有很好的抗干扰性能和较强的鲁棒性。为了使学习速率的调整取得更好的效果，根据生物免疫的机理，采用了一种免疫算法进行参数的优化调整。仿真结果表明，该控制器可以进行实时在线的学习和调整，并且具有较好的跟踪性能、抗干扰能力和鲁棒性以及快速响应能力。