本文主要讨论的是神经网络自适应PID控制器的研究与仿真，用神经网络实现PID控制，充分利用PID控制与神经网络的优点，从而构成了自适应PID控制器，对单神经元自适应PID控制器和基于BP神经网络整定的PID控制器进行了仿真研究。

目 录 前 言 第 1 章 数字 PID 控制………………………………………………………………(1) 1.1PID 控制原理 ……………………………………………………………………(1) 1.2 连续系统的模拟 PID 仿真…………………………………………………………(2) 1.3 数字 PID 控制……………………………………………………………………(3) 1.3.1 位置式 PID 控制算法……………………………………………………………(3) 1.3.2 连续系统的数字 PID 控制仿真……

针对液压支架稳态支护对液压支架控制器自适应控制快速性和强抗干扰能力要求，以ZY10800/28/63支顶掩护式液压支架为研究对象，建立了液压支架运动学模型和阀控液压缸液压系统传递函数,设计了一种包含速度补偿的RBF神经网络控制器，基于该控制器提出了一种液压支架顶梁位姿调控系统，通过控制立柱和平衡千斤顶长度，保证支护状态下液压支架顶梁高度和姿态角稳定。在Matlab/Simulink中建立了液压支架顶梁位姿调控系统仿真模型并进行实验，结果表明：RBF神经网络控制器对阶跃信号的响应时间短，未出现超调

为获得米量级以上的大口径光栅，光栅拼接技术已被公认为是一种经济可行的方法。而在光栅拼接中，光栅拼接稳定性的控制是核心问题之一，因此，在较高拼接精度的要求条件下(错位误差在纳米量级，角度误差在亚微弧度量级)，寻求有效合理的比例积分微分(PID)闭环控制算法显得异常重要。将基于BP神经网络的整定方法应用到PID控制中，将传统的用零初态时过程加入单位阶跃输出的第一个值用计算符号函数值来代替，实现了单神经元自适应PID控制；在此基础上，为了改善系统响应初期的上升时间，采用变化神经元比例系数的值来代替常量