文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程，结合传统的 PID控制算法，形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型，能够跟踪被控对象的变化，取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点，优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系数，实现PID参数的在线调整。仿真结果显示了该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强、稳定性好，表明了该算法的可行性与有效性。
