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针对水箱液位这样一个多干扰、大惯性、高度非线性系统控制性能优化较困难，传统的控制策略在控制精度、灵敏度以及系统稳定性均存在缺陷，充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力，构造神经网络PID自整定控制器，在解决高度非线性和严重不确定系统方面具有较好控制能力。解决了传统PID控制算法难以保证系统在任何工况条件下始终具有最佳控制性能的难题。仿真结果表明，该控制能使系统达到较好的控制效果。