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聚合反应釜广泛应用于工业生产中,反应温度的控制是聚合反应控制的关键和难点。传统的PID控制因控制参数的调整困难而不能很好的适应工况的变化。本文提出利用BP神经网络的自学习能力,实时调整PID控制器的参数,并设计了基于BP神经网络整定的PID控制器,以CPE(氯化聚乙烯)的生产过程为研究对象,进行了MATLAB仿真。仿真结果表明,该控制方法具有响应速度快,适应能力强的特点,且弥补了传统PID控制的缺陷,为聚合反应釜的温度控制提供了有效方法。