无刷直流电机凭借其在转矩、精度以及效率上的独特优势,使其在航空航天、生物医疗、家用电器、汽车电子等各个领域都得到了广泛的运用。无刷直流电机由于其系统的非线性,很难用准确的系统模型来阐述。归根到底是其电机参数的改变很容易受到磁路饱和等外在环境的影响,其中还包括负载干扰等因素。PID控制被工业领域大量采用凭借的是其算法的简洁性以及超强的鲁棒能力。在控制效果的可靠性方面同样被大家所认可。然而,在PID控制中,比例项、积分项以及微分项三者的关系并非简单的线性函数可以描述,三者的关系可以说是相辅相成,只有明确了解系统的精确模型才能建立精准的控制模型。无刷直流电机由于其系统的多变量与强耦合等特点注定了其电机系统的非线性。要想在其复杂的非线性系统模型中寻找到最佳的PID控制参数,其可能性可以说是微乎其微。因而,对无刷直流电机的高效控制研究成为了新的热点。人工神经网络拥有在不依靠控制对象具体系统模型的情况下拟合出任意函数的能力,当然也包括非线性函数。而在人工神经网络中应用次数最多的就是BP神经网络,其有效性也是其中最高的。然而想只凭借某单一控制方法便实现无刷直流电机的高效控制显然是不现实的。因此,提出了一种将BP神经网络与PID控制结合在一起的控制方案并在此基础上对神经网络算法进行了大量的改进,最终的目标是实现改良后的BP神经网络算法对PID控制中的调速控制参数的在线自我修正。通过对无刷直流电机数学模型及控制需求的深入分析,在MATLAB中设计并组建了其对应的控制系统仿真模型,控制系统采用双闭环控制。实验结果显示,与传统PID控制相比明显拥有一定的控制优势,系统中使用的改良后的BP神经网络PID控制的调速控制具有最快的响应速度和最小的波动。与未改进的神经网络PID控制不同的是,该PID控制参数的自适应设定时间得到了有效的改善。通过对其三相电流、反向电动势以及电磁转矩的分析,发现该控制方案在提高电机运行效率的同时还可减少电机运行过程中的能量损耗。它不仅提高了相关产品的智能性,并在可靠性和维护性上也取得了显著的效果。致力于实现中小微企业的节能减排和控制运营成本等目标,为电机行业的产业升级提供驱动力。