在2006年，《农业装备与车辆工程》第11期刊登了一篇关于人工神经网络（ANN）在PID控制算法中应用的研究论文。该文深入探讨了如何将人工智能技术引入传统控制方法，以提升系统在复杂工况下的适应性和稳定性。

随着现代农业机械的不断发展，对控制系统的要求也日益提高。传统的PID控制虽然具有结构简单、调整方便等优点，但在面对非线性、时变或不确定性强的系统时，往往难以达到理想的控制效果。为此，研究者开始尝试将人工神经网络引入PID控制中，以增强系统的自适应能力和智能调节能力。

文章指出，通过将神经网络作为PID参数的在线调整器，可以实现对控制参数的动态优化。具体来说，利用神经网络的学习能力，根据系统的实时运行状态自动调整比例、积分和微分系数，从而有效提升控制精度和响应速度。这种结合方式不仅保留了PID控制的简洁性，还增强了系统的智能化水平。

此外，研究还通过仿真实验验证了该方法的有效性。实验结果表明，在多种典型工况下，基于神经网络的PID控制策略相比传统PID控制，表现出更优的稳态性能和动态响应特性。尤其是在面对外部干扰和系统参数变化时，新方法展现出更强的鲁棒性。

尽管当时的人工神经网络技术尚处于发展阶段，但这一研究为后续智能控制理论的发展奠定了重要基础。它不仅拓展了PID控制的应用范围，也为农业机械自动化控制提供了新的思路和技术路径。

综上所述，2006年第11期《农业装备与车辆工程》中关于人工神经网络在PID控制算法中的应用研究，体现了当时科研人员在传统控制方法与现代智能技术融合方面的积极探索，具有重要的学术价值和实际意义。