人工神经网络是集脑科学、神经心理学和信息科学等多学科的交叉研究领域，是近年来高科技领域的一个研究热点。它的研究目标是通过研究人脑的组成机理和思维方式，探索人类智能的奥秘，进而通过模拟人脑的结构和工作模式，使机器具有类似人类的智能。它已在模式识别、机器学习、专家系统等多个方面得到应用，成为人工智能研究中的活跃领域。本章先回顾神经网络控制的产生背景，再简要介绍神经网络控制的发展过程及研究就动向。

用于本科生教学，很多人用的。介绍了神经网络的基本知识和框架结构，神经网络的控制应用。

自适应控制是实现自动控制的关键，本程序运用模糊神经网络实现自适应控制。

系统介绍了智能控制的基本理论和设计方法及其在计算机控制中的应用。 内容包括模糊逻辑控制，专家系统和专家智能系统，神经网络系统辨识与控制，模糊神经网络智能控制，遗传算法智能控制，以及智能控制在工业过程控制、机器人控制中的应用

智能控制系统一本关于智能控制系统的好书，里面包括了模糊逻辑、专家系统、神经网络控制等内容，不仅理论叙述翔实，还有大量的实际程序附录，值得大家学习

目前，由于PID结构简单，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，广泛应用在电厂的各种控制过程中。电厂主汽温被控对象是一个大惯性、大迟延、非线性且对象变化的系统，常规汽温控制系统为串级PID控制或导前微分控制,当机组稳定运行时,一般能将主汽温控制在允许的范围内。但当运行工况发生较大变化时,却很难保证控制品质。因此本文研究基于BP神经网络的PID控制，利用神经网络的自学习、非线性和不依赖模型等特性实现PID参数的在线自整定，充分利用PID和神经网络的优点。本处用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法，依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。对这样一个系统在MATLAB平台上进行仿真研究，仿真结果表明基于BP神经网络的自整定PID控制具有良好的自适应能力和自学习能力，对大迟延和变对象的系统可取得良好的控制效果。 关键词：主汽温，PID，BP神经网络，MATLAB仿真

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对于一类具有未知时变时滞和虚拟控制系数的不确定严格反馈非线性系统, 基于后推设计提出一种自适应神经网络控制方案. 选取适当的Lyapunov-Krasovskii 泛函补偿未知时变时滞不确定项. 通过构造连续的待逼近函数来解决利用神经网络对未知非线性函数进行逼近时出现的奇异问题. 通过引入一个新的中间变量, 保证了虚拟控制求导的正确性. 仿真算例表明, 所设计的控制器能保证闭环系统所有信号是半全局一致终结有界的, 且跟踪误差收敛到零的一个邻域内.

双筒水箱神经网络控制器实验-神经网络控制组作业.doc 双筒水箱神经网络控制器实验报告

Matlab基于BPPID神经网络控制-基于BP PID神经网络控制.rar 基于BP PID神经网络控制，不错的！！！