针对汽油机怠速工况的非线性、时变性和不确定性,传统PID控制难以获得理想控制效果的问题,提出一种基于模糊神经网络的PID控制方法,将模糊控制、神经网络与PID控制相结合,给出了BP神经网络模型,采用3层前向网络,动态BP算法,利用神经网络的自学习和自适应能力,实时调整网络的权值,改变PID控制器的控制参数,整定出一组适用于PID控制的kp、ki、kd参数,实现汽油机怠速PID控制的自适应和智能化控制。实验结果表明,采用BP神经网络整定的PID控制,控制响应快、鲁棒性强,可减小怠速波动,提高汽油机怠速的稳定
