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将神经网络和PID 控制相结合，提出了一种基于对角递归神经网络整定的PID 控制策略，并将其应用于交流伺服系统的控制。利用对角递归神经网络在线自适应调整PID 控制器的参数，从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。实验结果表明，基于对角递归神经网络整定的PID 控制的交流伺服系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点。
交流伺服系统是一个参数时变、强耦合、多变量的非线性系统，其控制器的设计直接影响着伺服电机的运行状态，从而在很大程度上决定了整个系统的性能。传统上大多采用PID控制，这是由于PID控制器的结构简单，对于受控对象结构和参数已知的场合，通过调整控制器参数，便可获得好的控制效果，但其参数不易在线调整，所以对一些复杂且参数慢时变受随机干扰影响的系统，往往难以获得满意的控制效果。
近年来，随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场的实际情况，计算机能自动调整PID参数，这样就出现了智能PID控制器，并在实际工业控制中获得了许多成功的应用。大多数基于神经网络的自适应控制方案均采用多层前馈神经网络，前馈神经网络是一个静态网络，然而，在处理交流电动机伺服系统中需要通过引入时滞环节来描述系统的动态特性，但这就需要大量的神经元来表示动态响应。动态递归网络利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性，能更直接地反映系统的动态特性，因此，比前向神经网络更适合应用于动态系统的控制问题。对角递归神经网络]既具有一般动态网络易于处理动态非线性问题的特点，又具有结构简单、容易构造训练算法等优点。因此，本文采用对角递归神经网络整定PID控制的参数，仿真结果证明了该控制方案的有效性。
交流伺服系统是一个参数时变、强耦合、多变量的非线性系统，其控制器的设计直接影响着伺服电机的运行状态，从而在很大程度上决定了整个系统的性能。传统上大多采用PID控制，这是由于PID控制器的结构简单，对于受控对象结构和参数已知的场合，通过调整控制器参数，便可获得好的控制效果，但其参数不易在线调整，所以对一些复杂且参数慢时变受随机干扰影响的系统，往往难以获得满意的控制效果。
近年来，随着计算机技术的发展，人们利用人工智能的方法将操作人员的调整经验作为知识存入计算机中，根据现场的实际情况，计算机能自动调整PID参数，这样就出现了智能PID控制器，并在实际工业控制中获得了许多成功的应用。大多数基于神经网络的自适应控制方案均采用多层前馈神经网络，前馈神经网络是一个静态网络，然而，在处理交流电动机伺服系统中需要通过引入时滞环节来描述系统的动态特性，但这就需要大量的神经元来表示动态响应。动态递归网络利用网络的内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性，能更直接地反映系统的动态特性，因此，比前向神经网络更适合应用于动态系统的控制问题。对角递归神经网络]既具有一般动态网络易于处理动态非线性问题的特点，又具有结构简单、容易构造训练算法等优点。因此，本文采用对角递归神经网络整定PID控制的参数，仿真结果证明了该控制方案的有效性。
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