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ＰＩＤ控制是一种常见的控制方式，被广泛应用于水下机器人运动控制中，具有比较好的控制效果，但当对象或、环境发生变化时，环境发生变化时，一般需重新整定参数；整定过程费时，且不一定收到最佳效果，该文采用了神经网络内模控制实现水下机器人的四个自由度的运动控制，通过仿真计算分析比较了神经网络控制系统与ＰＤ控制系统的控制效果，仿真结果表明，神经网络控制在模型或环境变化时，控制效果优于ＰＩＤ，鲁棒性强。