在实际的工业控制中，PID控制器依然是最主要的一种控制方式。所以，如何简单、有效的实现PID参数的整定依然有着重要的工业意义。通常的整定方法是：在被控对象未知的情况下，将PID控制器看作是对被控对象的校正，从时域、频域、复频域和状态空间几个角度，来分析校正后系统的闭环特性，从而获得理想的PID参数。 本文正是在查阅了大量的前人资料，总结了大量的前人经验的基础之上，针对一阶惯性纯滞后对象，提出了一种实用、有效的PID参数整定法----一种在频域下智能化实现PID参数自整定的新方法。本方法在被控对象未知的情况下，通过被控对象与继电非线性相作用，获得受迫等幅振荡。根据得到的受迫振荡的幅值和频率，在频域下找到与之唯一对应的那个点，利用一个预先训练好的关于频域下的点与变换的映射关系的三层即神经网络，找到与那个点唯一相对应的一个最佳的变换，依据专家控制系统智能化的整定出一组比较理想的PID参数。而且，本方法在被控对象参数强烈改变的情况下，通过仿人智能控制，自动实现测试状态与调节状态的双向切换，根据对象的变化，重新整定PID参数，使系统具有极强的自适应性。 在频域下进行PID参数的整定，主要的方法有四种：幅值相位余量法，极点配置法，临界灵敏度法及最小化模型法。然而这些方法，不是具体实现复杂，就是整定效果不理想。本文正是在这几种方法的基础之上，吸取了其优点，摒弃了其缺点，实现了具体实现简单与整定效果理想的统一。本文的方法只需要对继电非线性与被控对象所组成的系统作一次简单的测试就可以获得很理想的PID整定效果，这是常规的PID参数整定法所无法比拟的；而且在被控对象参数强烈改变的情况下，可实现自动切换、重新整定，表现出极强的自适应性，这也是常规PID控制器所不可能具有的。这两点也正是本文的独创之处。 本文的第一章大部分内容是现有文献上的，属于概括总结内容；第二章、第三章是本人在总结前人工作的基础之上，进行了大量性能分析和比较；而第四章基本上属于创新内容。