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为进一步提高永磁直线电机调速系统的动静态性能，提出将BP神经网络与传统PID控制器相结合，以实现PID参数的最优化自整定。在研究常规BP神经网络的控制算法的基础上，对常规BP算法的学习速率和动量因子不能动态调整带来的缺陷进行分析，提出基于误差变化率的动态调整算法，实现对PID控制器参数的自寻优，并将算法应用于永磁直线电机矢量控制系统速度调节器中。仿真实验结果表明，改进后的基于BP神经网络PID控制算法与传统PI控制器相比，控制系统的动静态性能更优，稳定性更好，解决了由于参数整定困难而导致PID控制器性能不