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基于BP神经网络自整定的PID控制，把BP神经网络与传统的PID控制很好的结合在一起，利用BP神经网络实时在线学习来调整PID的三个系数，这样充分发挥各自优势，从而拓宽PID控制的应用领域。对车床加工过程进行建模，加入BP神经网络自整定PID控制，以车床加工过程作为被控对象进行仿真研究。仿真结果表明，加工过程在BP神经网络自整定的PID作用下的控制效果良好。基于BP神经网络自整定的PID控制较传统的PID控制具有更好的鲁棒性和自适应性。