随着我国工业和航天事业的不断发展,对调速系统的性能和精度要求越来越高。无刷直流电机控制系统是一种新型的调速系统,该系统具有良好的运行、控制及经济性能,显示出巨大的发展潜力。但无刷直流电机调速系统具有高阶、非线性、强耦合的特点,因此,若要提高系统的品质,对控制策略就提出了很高的要求。本文正是基于这一考虑,对神经网络在无刷直流电机调速系统中的应用进行研究。首先对神经网络的基本概念进行了系统的介绍。分析了人工神经网络用于控制的基本原理,总结了神经网络在控制中的主要作用。然后,分析了无刷直流电机的数学模型,并在MATLAB6.5下建立了无刷直流电机的仿真模型。为了弥补传统PID控制的不足,采用单神经元自适应PID控制和基于BP神经网络的PID控制,并进行仿真研究。其中,控制器部分以S函数形式实现。最后,对神经网络自校正控制的原理进行了分析,在此基础上,尝试通过神经网络逼近两个非线性函数,从而将非线性控制器变化成一个数学意义上的线性控制器。神经网络由输入层,隐含层和输出层组成,并从神经网络的结构、神经网络的前馈计算、神经网络权系数的调整规则3个方面,详细分析了神经网络的工作原理。其中,在误差反传算法仿真研究中,尝试了各种BP算法的改进算法,最后得出L-M算法是最适和的算法。给出了仿真结果表明,神经网络自校正控制比常规PID控制具有很好的鲁棒性,并改善了系统的动态性能。