煤炭是目前应用面积最大的化石能资源，煤矿电机车作为最主要的开采运输方式，其调速系统的性能指标对于整个煤矿的安全具有特殊的意义。目前应用最多的手段是通过改变串接电阻来改变外接负载电压实现调速。此方法虽然操作简便，外界硬件电路设备简单，但是该调速系统有两个致命缺点，一个是在外接电阻上产生大量能耗，第二个是机械特性比较软。因此，亟需研发出一种新型的直流电机调速设备克服上述两个缺点。　　论文根据直流串励电动机的转速函数方程，将传统PID调速和神经网络调速方法相结合，研究如何通过改变电枢电压实现调速。期间搭建了小型直流电动机实物平台模拟煤矿电机车的调速过程，通过仿真将传统PID控制器和神经网络PID控制器进行性能对比，验证了神经网络PID控制器在面对非线性被控对象时的优越性。并在闭环控制系统中投入使用，实现系统的在线自适应调速，实现了直流调速系统根据实时转速的误差进行自我修正。　　硬件电路选用STM32单片机作为核心中枢产生用于控制电动机的PWM方波，通过IR2214集成芯片驱动IGBT实现对直流串励电动机转向的调节，通过按键电路和LCD1602显示电路实现人机信息交流和控制，通过旋转编码器进行电机实时工作状态反馈。软件部分将整个系统的程序分为了 PWM方波产生部分，键盘控制部分，显示程序部分，神经网络PID控制器部分，编码器测速部分以及各个延时中断。　　本文通过在井下电机车直流串励电动机调速系统中引入神经网络PID控制器为控制系统提供具有自适应特性的在线调整能力，满足应对时变的非线性化的井下工作环境要求。因此将井下电机车的直流电动机调速系统与神经网络进行结合在煤矿开采工作中具有特殊的实际意义。