本发明请求保护一种基于脉冲神经网络的电子节气门控制方法。首先，鉴于脉冲神经网络脉冲输入脉冲输出的特性，利用相位编码技术对电子节气门期望输出信号进行编码以得到期望脉冲输入信息。基于此，以期望脉冲输入信息与节气门实际输出信号差为输入，利用脉冲神经网络对节气门进行控制。最后，基于Backpropagation(BP)的脉冲时间依赖可塑性(Spike Timing Dependent Plasticity,STDP)学习算法实现脉冲神经网络权值的更新以确保实时精确的控制电子节气门。本发明考虑到脉冲神经网络包含时间维度的信息并且是特征稀疏表达，因此不仅能够实现电子节气门伺服系统的精确控制，并且能够保证节气门控制的实时性能，从而确保了电子节气门跟踪控制的精度同时实现节气门控制的快速反应。