多输入多输出的系统在大多数的工业生产过程中都是系统的被控对象。多输入输出系统的重要特性之一是系统中可能存在着变量之间的耦合作用[1]。课题中设计的是单闭环液位控制系统，被控对象是水箱。水箱这一被控对象的动态特性是不稳定而多变的。扰动存在于控制系统中，扰动频繁剧烈，而且生产工艺和控制系统结构都很复杂。控制系统使用的控制器是自适应PID神经网络控制算法和PID控制算法组成的。

其中，PID控制器目前国内的所有过程控制系统中技术基本成熟、在各种工业生产领域中的应用最为广泛的一种控制器。PID控制器具备着以下三种优点：算法简单，需要调节的参数少，参数易于整定。目前，PID控制器已经派生出各种改进算法。特别是在工业过程控制中，有些控制对象，例如课题的研究对象液位或者温度等非线性系统，它们难以建立精确数学模型而且这些非线性系统的参数不容易确定。如果只运用控制理论分析综合这部分非线性系统不一定能得到预期的效果。人们往往采用PID控制器来进行在线整定，整定方法采用现场调试的经验和各类理论计算的方法相互结合，一般都可以达到控制要求。但如果单纯地用数字PID控制器去模仿模拟控制器，不会获得良好的效果。因此必须发挥微机运算速度快、逻辑判断功能强、编程灵活等优势，运用如积分分离、抑制干扰等多种改进算法来优化PID控制算法。

而自适应PID神经网络控制是当前自动化研究最热门的三大领域之一，人脑中最基本的组成单位即是神经元。人脑的神经网络是以一定的结构组成的若干个神经元。这些神经元构成的互连系统能对神经网络的功能和性质造成相当程度的影响。由于自适应PID神经网络控制是模拟人脑的神经元网络，所以有着优秀的学习能力和记忆能力。对于不稳定系统和非线性系统，自适应PID神经网络控制是一种有效的解决途径。

1.1.2 国内外研究现状

美国，德国，日本等技术领先国家已经生产开发出了一系列拥有者优异的性能和优秀的实用性的液位控制器以及对应的智能仪表，如超声波液位计，光电液位开关等。这些先进的控制器广泛应用于生产生活的各个领域。国外的液位控制正朝着智能化、高精度、微型化、人性化发展。

国内PLC控制目前的研究方向是智能化、绿色化、高速度、高性能。目前国内的液位控制技术已经发展的相对成熟，在控制器技术方面也发展出了国产的控制器，譬如FS系列、UQK系列等等。

1.2 自适应PID神经网络算法简介

智能控制的目的是提高系统的鲁棒性、容错性以及能够解决具有不确定性和严重的非线性系统的控制问题。智能控制的“智能”主要是指的自动化程度和自动化范围，还需要拥有能完成复杂控制任务的功能。

智能控制包括通信接口、被控系统和智能控制器三部分。其中，智能控制器又含有感知信息处理、认知和规划控制。被控系统则包括传感器、执行器和广义对象。

“广义对象”指外部环境和控制对象，例如：智能机器人中机器人的手臂以及机器人所处的环境。“传感器”总包括各种类型的传感器，如：液位传感器、光学传感器、力学传感器等等。“感知信息处理”的功能是将传感器收集到的原始信息进行处理，处理完原理信息之后能获得有用的信息。“认知”主要是用于接受信息储存信息并且要进行信息的分析和推理，之后还要做出相应的行动决策。“通信接口”的作用除了建立人际之间的联系外，还要联系系统中的各个模块。“规划控制”是神经网络控制系统的最重要的中枢神经，“规划控制”能够根据设计方案所给定的任务要求、整理分析那些从“认知”反馈过来的信息和储存的经验知识，然后做出相应的推理决策以及动作规划。“执行器”则是负责将“规划控制”传递的具体控制作用传达给被控对象。