由于提供的文件信息中，“【部分内容】”一项并未包含实际的内容片段，而是填充了大量重复的字符和符号，因此无法从中提取出有价值的知识点。为满足要求，我将重点放在标题和描述上，结合专业知识，详细阐述标题中所蕴含的相关知识点。
标题：“研究论文-基于线性二次型调节器的神经网络PID控制系统.pdf”
描述：“研究论文-基于线性二次型调节器的神经网络PID控制系统”
从标题和描述中，我们可以提取出以下知识点：
1. 神经网络PID控制：PID控制是最常用的反馈控制算法，包括比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个控制环节。神经网络PID控制是指将神经网络技术应用于PID控制器的设计和优化中，利用神经网络的学习和适应能力来提高传统PID控制器的性能。
2. 线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator，LQR）：LQR是一种现代控制理论中的最优控制策略，主要用于线性时不变系统的状态反馈控制设计。LQR能够通过优化状态变量和控制输入的加权组合，找到一个最优控制律，使系统的性能指标（通常是二次型性能指标）最小化。
3. 控制系统的融合：该研究论文的亮点在于将线性二次型调节器与神经网络PID控制相结合。这种融合意味着研究人员试图结合LQR的理论最优性与神经网络的非线性和学习能力，以解决更为复杂和非线性的控制问题。
4. 计算机技术与应用：论文属于“计算机技术与应用”范畴，说明在研究中会涉及到算法的计算机实现、系统仿真以及应用案例分析等。研究者可能需要使用计算机编程来实现神经网络与LQR算法的结合，并通过仿真和实验来验证其控制性能。
5. 控制系统的理论与实践：论文内容可能涉及到控制系统的理论分析，如系统稳定性、鲁棒性和性能指标的讨论。同时，研究也需关注理论在实际工程应用中的实现，包括如何处理控制算法的计算复杂性、如何设计控制器的结构和参数等实际问题。
综合以上知识点，我们可以看出这篇论文是站在现代控制理论与计算机技术结合的前沿，探索如何将神经网络技术应用于经典的PID控制系统中，以期在控制精度、响应速度和适应性等方面取得更好的性能。论文的研究成果对于需要精确控制的领域，如自动化、机器人、航空航天和智能制造等都具有重要的理论和应用价值。
