随着现代工业的发展,生产过程越来越大型化、复杂化,工作点的变化范围大,使得建模越来越困难。数据驱动作为一种不需要对象模型,仅需要系统的I/O数据就可以完成控制器设计的技术,已成为研究的一个热点。本文以非线性系统作为研究对象,直接利用系统输入输出数据,在线的对PID控制器参数进行优化。首先,针对SISO的非线性系统,采用K-NN(K Nearest Neighbor)算法,从系统数据库中选出与当前时刻系统状态相匹配的数据信息,利用线性加权平均方法得到PID参数值。在此基础上,依据给出的优化准则函数,对所得到的参数值进行优化,实现对PID参数的在线调整,并给出了相关的数据库更新原则,通过对几个非线性系统的仿真试验,证实了优化算法的有效性。其次,将所提出的方法应用在了过热蒸汽温度控制系统中。分别应用Matlab/Signal Constraint工具箱及提出的优化算法对不同负荷下的系统控制器进行离线、在线优化,将所得到的两组优化值作为PID控制器参数,对其进行阶跃扰动实验,结果进一步证实了本文算法的有效性。然后,以75%负荷下的系统为例,对其进行了鲁棒性实验,仿真结果表明该优化算法具有一定的鲁棒性。最后,将提出的优化算法以Matlab/GUI图形用户界面方式实现。用户可以在不了解算法的情况下,进行操作,观察传统PID控制及基于数据驱动的PID优化控制下系统的输出曲线,及其相对应的参数优化值。