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摘要
随着控制理论快速发展，比例积分微分（Proportional Integral Derivative,PID）控制算法广泛应用于工业生产中，依托成熟的控制策略，研究人员将PID控制算法与其他学科进行有机融合，衍生了全新的控制理论，神经网络就是其中最典型的一种控制理论。得益于神经网络的强大学习能力和对非线性函数的逼近能力，神经网络可以应用于PID控制算法中。研究发现，将BP神经网络应用于PID算法存在收敛速度慢以及网络波动振荡等问题，为了进一步完善该控制理论，该文通过改进BP神经网络的学习速率和添加动量修正因子的方法来对其进行优化。
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单位铁岭师范高等专科学校
