随着现代工业控制技术的不断发展,PID控制器因结构简单、各控制器参数调整方便、不依赖对象模型等诸多优点,深受工程技术人员喜爱,已经应用在多种学科、各个领域。然而常规的PID多存在着参数固定、不能实时调整的问题,在应对复杂网络以及时变的和非线性的系统时,亦没有特别理想的控制效果。针对此种情况,一些技术研究人员做出了诸多改进,使其性能得到了较大的提升和改善,较好地满足了现代工业的需求。本文主要研究改进型神经网络PID控制技术在加热炉温控系统中的应用。首先,在理论上对本文的研究对象——加热炉温控系统,从工作方式到控制策略进行了比较详细的研究;其次,本文在经典PID的基础上以及在前人对经典PID所做改进的启发下,提出了改进型广义微分PID,并对几种典型的PID进行了仿真;然后,针对单神经元计算量小、设计简便,BP神经网络结构简单、容易实现等特点而选择此两种网络与改进的PID控制技术进行有机结合,提出了改进型神经元PID控制技术和改进型BP网络PID控制技术。最后,根据加热炉温控系统所具有的时变性、迟滞性、多扰动等特点,为研究方便,将其简化成了带有滞后环节的一阶、二阶模型。并应用MATLAB工具分别对改进型神经元PID控制技术和改进型BP网络PID控制技术在加热炉温控系统模型和非线性系统模型下进行了仿真实验,并在同等条件下与相应的传统方法做了对比分析。结果表明,改进型神经网络PID控制技术具有更好的快速性、动态性和稳定性,良好的控制性能更能满足现代工业的需求。