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PID控制算法简单、应用广泛，既能消除余差，又能提高系统的稳定性，但其P环节、I环节、D环节的控制参数却参数难以整定；BP神经网络算法具有很强的数字运算能力，因此，可通过BP神经网络自学习、加权系数调整，实现PID的最优调整，本文以小车控制为例，利用BP神经网络的学习能力进行PID参数的在线整定，并进行了MATLAB仿真，结果表明，利用BP神经网络可很快的找到PID的控制参数。