针对传统PID在智能仪表中难以实现准确的参数自整定问题，提出了一种基于单层神经网络的模糊自适应PID控制器的设计方案，该方案将单层神经网络用于模糊规则的建立和推理，使模糊控制具有自学习功能，可更好地适应复杂控制系统的参数自整定。通过MATLAB/SIMULINK平台，对其进行了仿真研究，仿真结果表明，该方案具有较好的鲁棒性、稳定性和实时性。
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