根据提供的文件内容，本篇论文研究的内容主要涉及PID控制策略以及如何利用神经网络对PID控制器进行优化。下面将详细介绍这些知识点。
PID控制是一种常用的反馈控制策略，它包括比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个控制环节。比例环节能够减小偏差，积分环节可以消除稳态误差，而微分环节则可以预测偏差的趋势，这三个环节相互结合，能够有效地对系统的动态性能进行调节。
神经网络，尤其是BP（Back Propagation）神经网络和RBF（Radial Basis Function，径向基函数）神经网络，已被广泛应用于各种智能控制领域。这两种网络在结构上有所不同，BP网络通常包含输入层、一个或多个隐藏层以及输出层，而RBF网络是一种单隐层前馈网络，其非线性逼近能力较强。
BP网络的整定原理是通过前向传播输出误差信号，并通过反向传播调整网络权重，使得网络输出接近或达到期望值。BP网络的优势在于能够通过学习和训练获得复杂的非线性映射关系，但它存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值等缺陷。
RBF网络以局部逼近的方式处理输入数据，通过一组基函数对输入空间进行划分，能够以任意精度逼近任意非线性函数。由于其独特的单隐层结构，RBF网络的学习速度较快，可以避免BP网络的局部极小问题。
在本文中，研究者探讨了如何使用BP网络和RBF网络对PID控制器的参数进行自动整定，即通过神经网络的学习能力来优化PID控制器的P、I、D三个参数，以适应不同的控制对象和控制要求。研究者在MATLAB仿真环境下对相同被控对象的近似数学模型进行了仿真，并比较了BP网络和RBF网络在控制效果上的差异。
RBF网络整定PID控制器的原理是基于增量式PID控制思想，通过神经网络来在线调整PID参数。在控制过程中，RBF网络根据当前和过去时刻的误差信息，通过网络的学习机制自动调整PID控制器的参数，实现对被控对象的精确控制。
本文还提到了Jacobian矩阵的概念，这是一种描述对象输出对控制输入敏感度的矩阵，能够反映系统动态特性的重要参数。在神经网络整定PID的过程中，Jacobian矩阵能够提供关于系统动态特性的有用信息，有助于改善控制效果。
通过仿真比较分析，研究者揭示了BP网络和RBF网络整定PID控制器的各自优点。BP网络在处理复杂非线性系统时具有较好的适应性，而RBF网络在学习速度和避免局部极小值方面表现更优。因此，根据不同的控制场合和要求，选择合适的网络算法可以获得更好的控制效果。
总结来说，本篇论文通过MATLAB仿真，对BP神经网络和RBF神经网络在PID控制整定方面的应用进行了深入研究，并对比了两者的优缺点。研究结果对于工业控制、自动化等领域中选择合适的神经网络算法，优化控制系统性能，具有重要的理论价值和实际应用指导意义。
