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针对传统PID神经网络不能实时有效地控制非线性多变量系统的问题,设计了一种新型多变量自适应PID神经网络控制器。该控制器的隐含层带有输出反馈和激活反馈,实现了比例、微分和积分功能。利用一种基于解空间划分的改进粒子群算法对控制器参数进行优化,消除了初始值对控制器准确性的影响,并将控制器应用于并联机构控制中。由仿真结果可知：控制器控制精度高,鲁棒性和自适应性较强。这一研究为并联机构的精准控制和优化设计提供了理论基础。