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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