1. 研究目的与意义
研究目的：随着过程控制对象的复杂性和控制要求的提高，计算机技术与控制技术逐渐融合并广泛应用于工业控制系统以实现更为复杂的控制是必然趋势，工业控制已是计算机的一个重要应用领域，单神经元自适应算法控制具有良好的自适应能力，能有效的减小超调，优化控制效果。
研究意义：单神经元PID控制的控制效果在被控对象特性发生发生变化时优于传统的PID控制算法，有利于控制系统控制品质的提高，受环境的影响较小，具有较强的鲁棒性，是一种很有前景的发展策略。它可以实现对水箱液位的实时监控，提高控制的准确性和稳定性。
2. 国内外研究现状分析
人工神经元网络(artificial neural network)就是基于对大脑组织结构的活动机制的初步认识而产生的一种新型计算体系，是人类探索模仿脑神经系统信息处理智能装置研究的一个重要领域，其目的在于用一定的简单数学模型来对神经网络结构进行描述，并在一定的算法指导前提下，使其能在某种程度上模拟生物神经元网络所具有的智能行为，以解决用传统算法所不能胜任的智能信息处理问题。
随着人工神经网络20世纪80年代在世界范围内的苏醒，国内也逐步掀起了研究热潮。1989年10月和11月分别在北京和广州召开了神经网络及其应用讨论会和第一届全国信号处理--神经网络学术会议；1990年2月由国内8个学会（中国电子学会、人工智能学会、自动化学会、通讯学会、物理学会、生物物理学会和心理学会）联合在北京召开中国神经网络首届学术会议。
这次大会以八学会联盟，探智能奥秘为主题，收到了300多篇学术论文，开创了中国人工神经网络及神经计算机方面科学研究的新纪元。经过十几年的发展，中国学术界和工程界在人工神经网络的理论研究和应用方面取得了丰硕成果，学术论文、应用成果和研究人员逐年增加。
3. 研究的基本内容与计划
研究内容：
1. 概述本课题研究的背景，传统pid控制和智能控制理论发展情况。传统pid控制的原理及仿真，主要介绍pid控制原理及参数整定的工程方法，并用matlab对其进行仿真。
2. 非线性对象单神经元自适应pid控制的研究。主要介绍单神经元自适应控制的原理和单神经元自适应pid算法。分析单神经元pid控制系统中的比例、积分、微分学习率对系统性能的影响。
4. 研究创新点
单神经元结构ＰＩＤ控制与传统ＰＩＤ控制的不同之处在于传统ＰＩＤ控制器的参数是预先设定的和不变的，而单神经元结构ＰＩＤ控制器的参数对应网络的连接权重值，是可按某种算法改变的。
从自动控制的角度看，神经网络的以下特性是非常有吸引力的：
1. 非线性特性
