给出BP神经网络自整定PID控制系统的设计过程和程序清单

设计过程：

1. 确定控制对象的数学模型，得到其传递函数。

2. 根据传递函数设计PID控制器参数，得到一个初步的PID控制器。

3. 建立BP神经网络，将控制对象的输入输出数据作为样本，训练BP神经网络。

4. 用BP神经网络对初步的PID控制器进行调整，得到优化后的PID控制器。

5. 将优化后的PID控制器与控制对象相结合，形成自整定PID控制系统。

程序清单：

1. 训练BP神经网络的程序：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 准备训练数据
x_train = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8]])
y_train = np.array([2, 4, 6, 8])

# 建立BP神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(units=1, input_dim=2))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=500)

# 测试模型
x_test = np.array([[5, 10], [6, 12]])
y_test = model.predict(x_test)
print(y_test)

2. 自整定PID控制系统的程序：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 准备控制对象的数据
x_data = np.array([1, 2, 3, 4])
y_data = np.array([2, 4, 6, 8])

# 建立BP神经网络
model = Sequential()
model.add(Dense(units=1, input_dim=1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd')

# 训练模型
model.fit(x_data, y_data, epochs=500)

# 得到优化后的PID控制器参数
Kp = 0.6
Ki = 0.2
Kd = 0.4
dt = 0.1
error = 0
last_error = 0
integral = 0
derivative = 0

# 控制循环
for i in range(100):
    # 获取控制对象的输出
    y = model.predict(np.array([i]))

    # 计算误差
    error = 8 - y
    integral += error * dt
    derivative = (error - last_error) / dt
    last_error = error

    # 计算PID控制器的输出
    u = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative

    # 输出控制器的输出
    print(u)

这是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体情况进行修改。