摘要：
本文研究和设计了计算机控制与自动化仪表综合实验平台(以下简称为实验平台),并在此平台上研究了PID神经网络应用技术. 本实验平台由实验控制对象、实验控制台(智能仪表、传感器)和上位监控PC计算机控制、自动化仪器控制等控制系统可根据用户需要设计，可作为本科、专科、高职过程控制课程的实验装置也可以作为教师、研究生和研究人员进行物理模拟对象和实验平台.实验平台软件采用工业组态软件MCGS(MonitorandControlGeneratedSystem)实现相关课程的实验要求，并嵌入常规PID算法和PID神经元网络控制算法.实验平台向用户开放所有硬件和软件链接，使该设备不仅能完成学生的实验，还能进行更深入的智能控制实践和研究. 在工程实践中，应用最广泛的调节器控制规律是比例、积分、微分控制，简称PID控制,又称PID调节.PID调节器的结构特性决定了其局限性，仅在简单的线性单变量系统中具有良好的控制效果，而复杂系统的控制效果较差.PID神经元网络(Proportional-Integral-DerivativeNeuralNetwork,PIDNN)舒怀林教授于1997年提出的一种由比例神经元、积分神经元和微分神经元组成的神经元网络，融合了PID在复杂系统的控制下，规律和神经元网络的优势表现出良好的性能.它克服了传统控制方法和一般神经网络的缺点，特别是复杂控制系统.PID现有的神经元网络研究主要是理论和计算机仿真，以及一些简单系统的控制应用，对复杂系统控制的应用缺乏系统和全面的研究. 本文重点研究PID通过对神经元网络的具体应用PID神经元网络进行了深入的研究和讨论，利用该实验平台进行了温度控制实验、液位控制实验和流压控制实验，最终得到了利用PID神经元网络算法控制变量的效果优于传统PID控制的结论.
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