1、PID控制規(guī)律用于控制系統(tǒng)的時候，不僅結(jié)構簡單，而且控制穩(wěn)定可靠，并且調(diào)整方便，因此被廣泛的應用于控制系統(tǒng)中。但是隨著人類科技的發(fā)展以及認識程度的提高，目前需要控制的DCS系統(tǒng)的結(jié)構越來越錯綜復雜，但是對控制精度以及魯棒性的要求卻更加嚴格，傳統(tǒng)的PID控制算法應用在這些系統(tǒng)中，往往達不到相應的控制要求，先進控制算法相比傳統(tǒng)PID算法可以達到更好的控制效果，控制精度和魯棒性更佳，因此研究新興控制算法在DCS控制系統(tǒng)的應用是有必要的。

2、>　　文章中的主要內(nèi)容如下:
　　1.分析并介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的生物神經(jīng)元模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展過程，介紹DCS的發(fā)展。
　　2.研究并介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡的單層傳感器模型以及多層傳感器模型。
　　3.研究并分析介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡，并且通過推導含有兩層隱層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡來研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法，并研究它的推導方式以及過程，并研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法的學習算法以及其在預測中的算法實現(xiàn)。
　　4.研究分析了時滯的SISO工業(yè)控制系統(tǒng)的

3、延時辨識，智能預測系統(tǒng)模型，基于神經(jīng)網(wǎng)絡預測的PID控制器，系統(tǒng)預測輸出的反饋校正。做了非線性和線性時遲延時間d的辨識仿真，線性和非線性實時控制的仿真以及非線性和線性模型辨識的對比仿真。
　　5.研究分析DCS控制系統(tǒng)結(jié)構組成，分別研究了現(xiàn)場控制站，系統(tǒng)網(wǎng)絡，人機接口現(xiàn)場總線，并研究分析了現(xiàn)場控制站的結(jié)構和控制方式，并以ABB公司的Symphony系統(tǒng)為例詳細做了DCS的研究分析。
　　6.研究并將神經(jīng)網(wǎng)絡算法用于DCS控制