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针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统，提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法．采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象，对PID控制器参数进行在线调整，实现了多变量非线性时变系统的解耦控制．仿真结果表明，控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数，解耦后的系统具有较好的动态和静态性能，与常规RBF神经网络PID控制方法相比，该方法具有控制精度高、响应速度快的优点，并且具备较强的自适应性和鲁棒性．