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针对电磁离合器驱动电路存在的非线性，及汽车运行时复杂环境使其应用传统的PID控制难以在控制参数整定上达到最优的问题，依据神经网络收敛速度快，全局逼近能力强的优点，提出了基于径向基函数（Radial Basis Function）神经网络整定PID控制电磁离合器电流的方法，在保留传统PID控制优点的同时，利用RBF神经网络对PID控制参数进行在线整定。仿真与试验结果证明。基于该方法驱动控制的电磁离合器电流动态效果与跟踪效果较好，抗干扰能力好于传统的PID控制．系统具有较好的自适应性。