PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好、可靠性高,被广泛应用于过程控制中,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。然而,实际控制过程往往具有大滞后、时变的、非线性特点,难以建立精确的数学模型。常规PID控制器因为其控制参数具有固定形式,不易在线实时调整,难以适应外界环境的变化,使得PID控制器在实际应用中不能达到理想的控制效果。针对这些问题,本文将模糊算法和BP神经网络算法与常规PID控制器相结合,进行PID参数的在线自整定,形成了模糊PID自整定控制算法和BP神经网络PID自整定控制算法。并进行了仿真,结果表明这两种智能PID自整定控制算法具有响应速度快、抗干扰能力强、鲁棒性好的特性,能够达到预期的控制效果。在此基础上,本文对人体的血糖控制系统进行了研究和分析。并以人体的血糖调节模型为对象,用常规PID算法、模糊自整定PID算法和BP神经网络自整定PID算法控制该系统,进行了仿真和比较。结果表明,模糊自整定PID控制和BP神经网络自整定PID控制具有良好的控制效果,能够使患者血糖含量快速趋于稳定,且其调节过程更符合正常人的血糖调节过程,其效果要明显好于常规PID控制。并以此为核心,完成了智能参数自整定PID算法的硬件实现,设计了胰岛素实验泵。调试表明,智能参数自整定PID算法具有良好的控制品质。