本文研究和设计了计算机控制与自动化仪表综合实验平台（以下简称为实验平台），并在此平台上研究了PID神经网络应用技术。本实验平台由实验控制对象、实验控制台（智能仪表、传感器）及上位监控PC机三部分组成，可根据用户的需要设计成计算机控制，自动化仪表控制等控制系统，它既可作为本科，专科，高职过程控制课程的实验装置，也可作为教师、研究生及科研人员进行复杂控制系统、先进控制系统研究的物理模拟对象和实验平台。实验平台的软件采用工业组态软件MCGS（MonitorandControlGeneratedSystem）构成，实现相关课程的实验要求，并嵌入常规PID算法和PID神经元网络控制算法。实验平台向用户开放所有的硬件和软件环节，使该装置既能完成学生的实验，又能进行更深层次的智能控制实践和研究。在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID调节器结构特性决定了它的局限性，仅在简单的线性单变量系统中有较好的控制效果，而在复杂系统的控制效果不佳。PID神经元网络(Proportional-Integral-DerivativeNeuralNetwork,PIDNN)是1997年由舒怀林教授提出的一种由比例神经元、积分神经元和微分神经元构成的神经元网络，融合了PID规律和神经元网络的优点，在复杂系统的控制中表现出较好的性能。它克服了传统控制方法和一般神经网络的缺点，特别是适用于复杂的控制系统。PID神经元网络现有的研究主要是理论和计算机仿真方面，以及一些简单系统的控制应用，在复杂系统控制的应用方面尚缺乏系统和全面的研究。本文重点研究了PID神经元网络的具体应用问题，通过对PID神经元网络进行了深入的研究和探讨，利用本实验平台，进行了温度控制实验、液位控制实验和流量压力控制实验，最后得出了利用PID神经元网络算法对变量进行控制的效果要优于传统PID控制的结论。