无刷直流电机利用电子换相代替机械换相,克服了传统直流电机由于电刷摩擦而产生的一系列问题,并且具有调速性能好、体积小、效率高等优点,因而广泛用于国民经济产生的各个领域及人们的日常生活中。在无刷直流电机的控制策略方面,人工神经网络有较大的应用潜力。本文在阐述了神经网络的发展、现状、基本原理及其在自动控制中的应用的基础上,主要研究BP神经网络在PID控制中的应用。将BP神经网络运用于PID控制中,能够有效克服经典PID控制器在被控对象具有非线性、时变不确定性和难以建立精确的数学模型时出现的参数整定不良和性能欠缺等缺陷。本文设计了一种自适应PID控制器,采用改进共轭梯度算法对PID控制器参数进行在线整定。利用此控制器对无刷直流电机进行控制,仿真结果表明:应用神经网络对常规PID控制器进行改造后提高了系统的鲁棒性和动态性能。