目前，大多数实际伺服系统的控制仍采用PID控制，因为这种控制器具有直观、实现简易和鲁棒性好等优点。但对于实际系统，特别是对于变负载、强干扰的实际伺服系统，由于其数学模型难于建立，模型的不确定性及非线性，这种控制策略的控制受到了影响。本文将神经网络与PID控制器相结合，共同完成PID自适应控制，仿真与：3PID自适应控制器设计3.1系统要求本系统在使用中，转动惯量变化大，存在较大的不平衡力矩且不平衡力矩变化很大。同时要求系统位置精度为0.3mard，速度误差2Cmard)，等效正弦误差4tmard((a=37*/s2，v=24*/s)，因而常规PID控制器较难满足系统要求。

用求和代替积分，微分用有限差分代替，即上式为：其中T为采样周期。

对于上式，采用两层线性神经网络构造控制器如―1所示：以梯度法可得神经网络PID控制系数修正式：对于的初值及学习步长，它不仅关系到是否达到全局最小点，而且也影响学习时间的长短陶永华等。新型PID控制及其应用丨M卜机械工业出版(上接第8页)式模糊控制器较好地解决了模糊控制存在静差较大的问题，且其动态性能优于经典的PID控制和纯量式模糊控制。

6结论本文提出了在线辨识时滞的滤波辨识法，在此基础上提出的模糊控制器由于引入了预测而较好地克服了时滞对模糊控制稳态性能的影响，由于引入了类积分而较好地克服了模糊控制自身存在静差的缺陷，该模糊控制器从内因和外因两方面较全面地改善了模糊控制器的稳态性能。

李战明，李娟。一种有效克服静差的增量式模糊控制器。工业仪表与自动化装置。2000(4)：：6.李战明，李娟。一种有效克服静差的变结构自适应模柏建国，胡可剑。补偿纯滞后过程的新方法一一智能采样调节丨J.化工自动化仪表。1988，王丹，胡晓静。智能化电阻炉温度控制系统|J|.自动化陈晓红。模糊控制器在电阻炉温度控制系统中的应用IJ.测控技术。1966陈常样。预报式模糊控制器及应用IJ.模糊系统与数