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该文针对多变量系统，将神经元非模型控制与常规PID控制方法相结合，提出了一种新的PID-神经网络智能控制方法。它不仅保持了传统PID控制器结构简单、算法实用的特点，而且不依赖于对象的精确数学模型，通过神经元网络的在线自学习来对PID控制器产生的比例、微分和积分控制作用进行重新组合，从而实现控制量的实时调整。将该方法用于火电单元机组负荷控制系统进行仿真控制实验研究，结果表明它具有强鲁棒性和强抗干扰性等优点。这种新的多变量智能控制系统设计方法非常简单，无需精确整定控制器参数，可方便地应用于工程实际。