Barzilai-Borwein（BB）方法是求解大规模问题的一种流行且有效的工具无约束优化问题。其搜索方向与最陡的相同下降（柯西）法，但其步长规则不同。因此，它收敛比柯西方法快得多。BB方法的一个特点是它可以生成步骤太长，导致迭代距离解决方案太远。此外，它即使目标函数是强凸的，也可能不收敛。在本文中介绍了稳定化技术。它包括限定每个一对连续迭代，这通常允许减少BB迭代的次数。当BB方法不收敛时，我们对该方法的简单修改使它收敛了。对于具有Lipschits梯度的强凸函数，我们证明了它的全局性收敛，尽管不涉及线搜索，并且只有梯度值已使用。由于稳定步骤的数量被证明是有限的，因此稳定版本继承了BB方法的快速局部收敛性。广泛的数值实验表明，我们的稳定技术通常允许使用BB方法在更少的迭代中解决问题，甚至在后者失败时解决问题。