本文以基于神经网络PID控制的无刷直流电机(简称BLDCM)调速系统研究与设计为主题开展研究，以期对神经网络控制技术和BLDCM调速控制技术的发展起到积极的作用。 针对传统BP神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部极小、网络的学习记忆具有不稳定性等局限，本文通过引入模糊控制，实现了学习率在线自调整，对传统BP网络进行了有效改进。 为了提高BLDCM调速系统的性能，本文将神经网络与PID有机结合，构成单神经元PID控制器和基于BP网络的参数自整定PID控制器，以克服常规PID控制存在的不足，仿真研究表明上述两种神经网络PID控制器优于传统PID控制器。 在理论分析和仿真研究的基础上，本文采用单神经元自适应PID控制算法，进行了基于Intel 80C196KC的无刷直流电机直接数字控制系统的软硬件设计，并进行了系统运行实验研究。