基于BP神经网络自整定PID控制实验结果

很抱歉，我并不具备查找特定实验结果的能力。但是，我可以为您提供一些关于基于BP神经网络自整定PID控制的资料和方法。

BP神经网络自整定PID控制是一种基于神经网络和PID控制的自适应控制方法。其主要思想是通过BP神经网络对被控对象进行建模，并结合PID控制器进行控制。具体步骤如下：

1. 收集被控对象的实验数据，建立BP神经网络模型。

2. 根据BP神经网络的输出，计算PID控制器的参数。

3. 将PID控制器的输出送入被控对象，进行控制。

4. 根据控制效果，不断调整BP神经网络和PID控制器的参数，实现控制优化。

需要注意的是，实现BP神经网络自整定PID控制需要掌握一定的数学知识和编程技能。同时，实验环境和被控对象的选择也会对实验结果产生影响。建议您在实验前充分了解相关知识，进行合理的实验设计和操作。