1. 研究目的与意义
1．通过实验了解单神经元自适应控制系统组成。
2．掌握单神经元自适应控制系统参数的整定与投运方法。
3．了解阶跃扰动分别作用于副对象和主对象时对系统主控制量的影响。
2. 国内外研究现状分析
mcculloch和pitts，1943：据说神经网络的近代史开始于warren s.mcculloch和walter pitts的工作。他们给出了5种支配神经元运行的假设。这些假设描述了现在熟知的mcculloch-pitts神经元。这些神经元没有训练，然而，能够实现某些逻辑功能。mcculloch-pitts神经元模型为神经网络未来的发展打下了基础。
hebb,1949：在1949的文章中donald hebb描述了一个从神经生物观点假设的学习过程。hebb认为信息存储在神经元之间的连接中，并且提出了一个调节连接权值的学习策略。这是第一次给出允许调节突触权值的学习规则，对该领域后来的工作具有重要的影响。
改进型单神经元自适应pid 控制及其matlab 仿真（李萍, 谢云敏 , 蔡维由, 卢万里）：针对贯流式水力机组带孤立负荷时难以稳定的特点, 以常规pid 控制器为基础, 结合神经元控制技术, 提出改进型单神经元自适应pid 控制, 仿真和分析表明该控制器具有良好的自适应能力, 并能保证调节系统具有良好的动态品质。
3. 研究的基本内容与计划
内容：
1．了解神经元控制系统的结构与组成。
2．研究调节器相关参数的变化对系统静、动态性能的影响。
4. 研究创新点
神经网络应用于控制系统设计的主要原因是针对系统的非线性、不确定性和复杂性。由于神经网络的适应能力、并行处理能力和鲁棒性，使得采用神经网络的控制系统具有更强的适应性和鲁棒性。这点在神经网络pid 控制器中显露无遗。传统的pid 调节器则具有结构简单、调整方便和参数整定与工程指标联系密切的优点。但是对于传统pid 控制器来说，它也具有一定的局限性：当控制对象不同时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化，且难于对一些复杂的过程和参数慢时变系统进行有效控制。而将神经网络技术与传统pid 控制相结合，则可以在一定程度上解决传统pid 控制器不易进行在线实时参数整定等方面的缺陷，充分发挥pid 控制的优点。
mcgs是北京昆仑通态自动化软件科技有限公司开发的全中文工控组态软件, 它能快速构造和生成计算机监控系统的组态软件, 包括组态环境和运行环境。组态环境帮助用户设计和构造自己的应用系统, 生成组态结果数据库, 实现对现场数据的采集处理、动画显示、报警处理、流程控制和报表输出等多种功能; 运行环境按照组态结果数据库中用户指定的方式进行各种处理, 完成用户组态设计的应用要求。
本课题综合了神经网络控制及mcgs组态软件的优点，可对大惯性、大延迟和大滞后，非线性的对象进行控制。并且在mcgs组态软件的帮助下，实现良好的人机交流。二者结合，可提高了自动化程度，获得更高的生产效率。
