在空调系统温度的控制领域,具有自主学习和自适应优势的神经网络控制成为了未来发展的方向。提出了一种DRNN神经模糊PID控制器,利用DRNN网络的优点,使系统具有更优的动、静态性能。建立了DRNN神经模糊PID控制器的模型,并对PID控制、RBF神经模糊PID控制和DRNN神经模糊PID控制3种不同控制策略的控制效果进行了仿真对比分析。仿真结果表明,采用DRNN神经模糊PID控制器的系统具有响应时间更短和超调量更小等优点。