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將神經網絡和PID 控制相結合，提出了一種基于對角遞歸神經網絡整定的PID 控制策略，并將其應用于交流伺服系統的控制。利用對角遞歸神經網絡在線自適應調整PID 控制器的參數，從而使系統的靜態和動態性能指標較為理想。實驗結果表明，基于對角遞歸神經網絡整定的PID 控制的交流伺服系統具有響應速度快、穩態精度高和魯棒性強等特點。
交流伺服系統是一個參數時變、強耦合、多變量的非線性系統，其控制器的設計直接影響著伺服電機的運行狀態，從而在很大程度上決定了整個系統的性能。傳統上大多采用PID控制，這是由于PID控制器的結構簡單，對于受控對象結構和參數已知的場合，通過調整控制器參數，便可獲得好的控制效果，但其參數不易在線調整，所以對一些復雜且參數慢時變受隨機干擾影響的系統，往往難以獲得滿意的控制效果。
近年來，隨著計算機技術的發展，人們利用人工智能的方法將操作人員的調整經驗作為知識存入計算機中，根據現場的實際情況，計算機能自動調整PID參數，這樣就出現了智能PID控制器，并在實際工業控制中獲得了許多成功的應用。大多數基于神經網絡的自適應控制方案均采用多層前饋神經網絡，前饋神經網絡是一個靜態網絡，然而，在處理交流電動機伺服系統中需要通過引入時滯環節來描述系統的動態特性，但這就需要大量的神經元來表示動態響應。動態遞歸網絡利用網絡的內部狀態反饋來描述系統的非線性動力學特性，能更直接地反映系統的動態特性，因此，比前向神經網絡更適合應用于動態系統的控制問題。對角遞歸神經網絡]既具有一般動態網絡易于處理動態非線性問題的特點，又具有結構簡單、容易構造訓練算法等優點。因此，本文采用對角遞歸神經網絡整定PID控制的參數，仿真結果證明了該控制方案的有效性。
交流伺服系統是一個參數時變、強耦合、多變量的非線性系統，其控制器的設計直接影響著伺服電機的運行狀態，從而在很大程度上決定了整個系統的性能。傳統上大多采用PID控制，這是由于PID控制器的結構簡單，對于受控對象結構和參數已知的場合，通過調整控制器參數，便可獲得好的控制效果，但其參數不易在線調整，所以對一些復雜且參數慢時變受隨機干擾影響的系統，往往難以獲得滿意的控制效果。
近年來，隨著計算機技術的發展，人們利用人工智能的方法將操作人員的調整經驗作為知識存入計算機中，根據現場的實際情況，計算機能自動調整PID參數，這樣就出現了智能PID控制器，并在實際工業控制中獲得了許多成功的應用。大多數基于神經網絡的自適應控制方案均采用多層前饋神經網絡，前饋神經網絡是一個靜態網絡，然而，在處理交流電動機伺服系統中需要通過引入時滯環節來描述系統的動態特性，但這就需要大量的神經元來表示動態響應。動態遞歸網絡利用網絡的內部狀態反饋來描述系統的非線性動力學特性，能更直接地反映系統的動態特性，因此，比前向神經網絡更適合應用于動態系統的控制問題。對角遞歸神經網絡]既具有一般動態網絡易于處理動態非線性問題的特點，又具有結構簡單、容易構造訓練算法等優點。因此，本文采用對角遞歸神經網絡整定PID控制的參數，仿真結果證明了該控制方案的有效性。
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