摘 要：

本文提出了一种基于BP 神经网络的PID 控制方法，充分利用BP 神经网络逼近任意连续有界非线性函数的能力，这种PID 控制方法能学习和适应严重不确定系统的动态特性。文中采用三层前向网络动态BP 算法，达到了在线实时控制的目的，显示了BP 神经网络的PID 控制方法具有很强的鲁棒性，同时也显示了神经网络在解决高度非线性和不确定系统方面的潜能。计算机仿真结果表明，基于BP 神经网络的PID 控制较常规的PID 控制具有更好的鲁棒性和自适应性，能取得良好的控制效果。
关键字：BP 算法，神经网络，PID 控制
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