PID控制器是目前过程控制领域广泛使用的一种控制策略。但是随着工业生产规模扩大化与产品精细化，大约有10％-20％的复杂过程控制无法单纯地使用传统PID控制策略，因此需要寻找更先进的控制策略。分数阶PID控制器是近年来提出的一种先进控制策略，两个分数阶次的引入使其比传统整数阶PID控制器具有更加灵活的调节范围及更为广阔的应用前景，但同时五维参数的整定也是制约其应用于实践的主要难点之一。为此，本文从分数阶微积分学入手，基于计算智能的相关技术，提出一种离线参数优化与在线参数整定相结合的策略，以获取分数阶PID控制器的五维参数。　　研究了分数阶微积分学的相关内容并结合整数阶PID控制理论，阐述了分数阶PID控制器的结构与数学实现。采用改进的Oustaloup法对微积分算子进行有理化，在Matlab/Simulink中构建出具有Kp、Ki、Kd、α、β五维参数的分数阶PID控制器，作为系统的有理化控制模型。　　采用离线参数优化方法获取五维参数的初始样本。为了能够高效地搜索控制器的最优参数，本文提出一种将个体进化与群体智能相结合的智能算法即萤火虫-遗传算法。通过仿真实验研究，证明了该算法比传统的遗传算法、混合粒子群算法具有更强大的参数搜索能力。　　为了将分数阶PID控制器应用于实际系统中，本文设计出一种可实现在线参数整定的BP神经网络分数阶PID控制器。为了提高在线参数调整的精度与速度，把采用萤火虫-遗传算法离线优化后的参数提供给神经网络作为初始学习样本。利用BP神经网络分数阶PID控制器具有参数在线自学习的特点，根据输入信号的变动实时地调整五维参数，从而获得最优控制效果。仿真实验研究证明，BP神经网络分数阶PID控制器比整数阶PID控制器动态误差更小。　　以无刷直流电机系统作为实践应用平台，验证上述研究内容。构建出该系统的传递函数模型，采用萤火虫-遗传算法离线获取分数阶PID控制器的五维参数，作为BP神经网络分数阶PID控制器的初始学习样本，进而实现在线参数整定。将BP神经网络分数阶PID控制器与整数阶PID控制器进行对比实验研究，结果表明:与整数阶PID控制器相比，BP神经网络分数阶PID控制器从0r/mm启动到1500 r/min时缩短了76.9％的调整时间，突加0.5N·m的负载时缩短了63.6％的调整时间并减小了55％的超调量。　　本文的研究内容为分数阶PID控制器的进一步应用提供了参考。