本文对基于神经网络的PLC控制系统进行研究，重点研究了闭式压力机液压伺服系统中油液压力和滑块位移问题，并探讨了如何利用PLC来替代传统继电器-接触器控制系统。文章首先分析了闭式压力机的传统控制方法，然后阐述了采用PLC控制的必要性，并提出了相应的PLC控制策略和程序编制方法。
在介绍PID控制算法及参数设置方面，文章指出PID控制是闭环自动控制技术中最为广泛应用的控制律，包括比例、积分和微分三部分。PID控制器在调整过程中的工作原理是基于采样时间点的偏差数值，通过离散化处理，使用差分方程代替连续微分方程，将控制量的计算公式转化为一组算法。
文章中提到了PID控制算法的关键参数，包括比例增益（kp）、积分时间（Ti）和微分时间（Td），并对这三大参数的设置和作用进行了详细说明。比例控制参数能够快速减少误差，积分控制参数能够消除稳态误差，而微分控制参数能够预测系统的未来走向，减小超调并提高系统的稳定性。
针对传统PID控制算法存在的问题，研究者提出了基于神经网络的PID控制器。神经网络具有良好的学习能力和模式识别能力，可以对复杂的非线性系统进行建模和控制。文章展示了通过MATLAB软件对基于神经网络PID控制器与传统PID控制器进行仿真实验的比较，结果表明神经网络PID控制器的控制效果明显优于传统PID控制器。
研究中还构建了闭式压力机液压系统的数学模型，这是实现精确控制的基础。通过数学模型，可以在虚拟环境中模拟液压伺服系统的行为，便于对PLC程序进行优化和验证。
文章还强调了控制系统的反馈理论，它包括测量、比较和执行三个要素。测量即获取当前偏差值，比较则是将偏差值与预期值进行对比，执行则根据偏差值计算出控制量，实现对系统输出的调节。这三要素共同作用，保证了控制系统能够根据实际变化进行响应和调整。
此外，本文还提供了一些参考文献，这些文献涵盖了PLC系统设计、实用开发指南以及工业控制系统设计与实现等领域，为本研究提供了理论和技术上的支持。
本文的研究成果不仅提高了闭式压力机液压伺服系统的控制精度和稳定性，还为其他工业控制系统的智能化、网络化提供了宝贵的经验和技术参考。通过将传统PLC控制与神经网络技术相结合，该研究为智能制造和工业自动化领域贡献了新的思路和解决方案。
