因此,引入神经网络控制的方法,使控制器具有较好的自适应性,实现控制器参数的自动调整。 基于BP神经网络的控制器由两部分组成:一是常规PID控制器,用以直接对对象进行闭环控制,且对参数进行整定;二是神经网络NN,根据系统的运行状态,学习调整权参数,从而调整PID参数,达到某种性能指标的最优化。