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提出一种单神经元二自由度PID 控制方法，将前馈型二自由度PID 的五个参数分别
对应于单神经元的五个权值，将二次型性能指标Pe2 (k) + QΔu 2 (k)作为控制算法中加权系数学习的优化目标，由权值的在线调整来整定PID 参数。通过MATLAB 对指定对象进行仿真，得到了良好的控制效果，比传统的单神经元二自由度PID 控制在性能上得到了提高。
关键词：单神经元；二自由度PID；二次型性能指标；仿真
由于 PID 调节器具有结构简单、稳态性能好、可靠性高等优点，因而在工业控制领域
中有着广泛的应用。在控制系统的设计过程中，“干扰抑制的最佳整定”和“给定跟踪的最佳整定”是主要关注的两个问题。由于传统的PID 控制中只有一组参数可供设定，往往无法实现干扰抑制特性与给定跟踪特性同时达到最佳的能力，因此，二自由度PID 的思想在1963年被Isaac M. Horowitz 提出[1]。有两组PID 参数可供设定，一组参数用来保证“扰动抑制性能最佳”，另一组用来保证“给定跟踪性能最佳”，从而使两特性同时达到最优。这样既可以提高控制系统设计的自由度，又可以改善系统的性能，提高控制品质。
本文将单神经元与二自由度 PID 控制相结合，通过单神经元的权值修正来解决二自由
度PID 控制中的参数整定问题，使控制系统更加灵活，具有自学习和自适应能力。
对应于单神经元的五个权值，将二次型性能指标Pe2 (k) + QΔu 2 (k)作为控制算法中加权系数学习的优化目标，由权值的在线调整来整定PID 参数。通过MATLAB 对指定对象进行仿真，得到了良好的控制效果，比传统的单神经元二自由度PID 控制在性能上得到了提高。
关键词：单神经元；二自由度PID；二次型性能指标；仿真
由于 PID 调节器具有结构简单、稳态性能好、可靠性高等优点，因而在工业控制领域
中有着广泛的应用。在控制系统的设计过程中，“干扰抑制的最佳整定”和“给定跟踪的最佳整定”是主要关注的两个问题。由于传统的PID 控制中只有一组参数可供设定，往往无法实现干扰抑制特性与给定跟踪特性同时达到最佳的能力，因此，二自由度PID 的思想在1963年被Isaac M. Horowitz 提出[1]。有两组PID 参数可供设定，一组参数用来保证“扰动抑制性能最佳”，另一组用来保证“给定跟踪性能最佳”，从而使两特性同时达到最优。这样既可以提高控制系统设计的自由度，又可以改善系统的性能，提高控制品质。
本文将单神经元与二自由度 PID 控制相结合，通过单神经元的权值修正来解决二自由
度PID 控制中的参数整定问题，使控制系统更加灵活，具有自学习和自适应能力。
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