常规PID控制算法对于大部分工业过程的被控对象控制效果良好，但是对于反应釜温度的时间滞后问题，PID控制算法在控制温度跟踪变化曲线时存在振荡和精度低的缺点。PID控制算法是按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后＋纯滞后”与“二阶滞后＋纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种最优控制。P

常规PID的控制，不但其参数难以整定，而且还依赖于对象的精确数学模型，适应性较差，对复杂过程不能保证其控制精度。根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要，提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法。并介绍了神经网络PID控制器的算法，对经典PID参数选取进行了分析。仿真结果表明，与传统PID算法相比，该控制方法可实现有效的控制，具有实现简单、控制效果好的特点。

聚丙烯生产过程受内部放热反应及入料温度等影响,具有时滞、大惯性和动态不确定的特点,基于离散自抗扰控制技术(ADRC-Active Disturbance Rejection Control),通过参数整定跟踪微分器和扩张状态观测器,合理安排过渡过程并估计扰动,利用误差信号设计非线性反馈控制律,以实现聚丙烯反应釜的温度控制。最后借助MPCE实验装置,采用SIMATIC PCS 7控制器进行温度控制及干扰和变负荷实验,不同工况下的实验结果表明该方法具有很好的适应性和鲁棒性,且同等工况下的动态性能优于

常规PID控制算法对于大部分工业过程的被控对象控制效果良好，但是对于反应釜温度的时间滞后问题，PID控制算法在控制温度跟踪变化曲线时存在振荡和精度低的缺点。PID控制算法是按偏差的比例（P）、积分（I）和微分（D）进行控制的PID控制器（亦称PID调节器）是应用为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单，易于实现，适用面广，控制参数相互独立，参数的选定比较简单等优点；而且在理论上可以证明，对于过程控制的典型对象──“一阶滞后＋纯滞后”与“二阶滞后＋纯滞后”的控制对象，PID控制器是一种控制。PID调