在卷烟行业中,一般采用风力送丝系统给卷烟机组输送烟丝。由于风力送丝输送效率高,整个输送过程密闭,烟丝受环境的影响小,保证了烟丝的质量,同时改善了操作工作环境,因此风力送丝系统在卷烟厂得到了广泛的应用。但是由于风力送丝的运动机理很复杂,整个供丝系统的管网庞大,加上卷烟机组要丝的随机性,使系统具有非线性和耦合性等特点,如果采用常规的PID控制会存在控制参数形式固定,参数整定过程长以及送丝风速不稳定等问题。神经网络控制作为一种智能控制方法,它通常不需要控制对象的精确模型,只需要了解控制对象的部分信息即可实施控制。由于它具有强大的学习能力和容错能力,特别是它具有逼近任意非线性连续函数的能力,使得神经网络得到了广泛的研究和应用。本文在了解风力送丝系统的流程和工艺的基础上,通过对系统中存在的问题进行分析,并对系统中的PID控制方法及其局限性进行论述。鉴于神经网络控制的优势,提出BP神经网络PID控制器方法,并使用MATLAB软件进行软件仿真分析,最后通过在风力送丝系统中实际应用验证了BP神经网络PID控制器在风力送丝风速控制中的可行性。文章首先对风力送丝系统发展过程、工艺和控制过程进行了概述,对其中存在的问题和对控制系统的要求进行了分析。其次以常德卷烟厂风力送丝系统为例介绍了风力送丝常规PID控制的硬件配置和软件编程方法。由于系统的非线性和耦合性强,从PID控制结果可以看出风力送丝的风速不稳定。针对于PID控制在这方面的局限性,同时神经网络在非线性控制方面具有优势,作者提出在风力送丝系统中应用BP神经网络PID控制器对其进行控制。最后,本文以实际项目中实测的数据为基础,使用MATLAB软件对BP神经网络PID控制器进行仿真分析,并通过在风力送丝系统中实践应用,并将BP神经网络PID控制与常规PID控制进行比较,结果表明BP神经网络PID控制器比常规PID控制在非线性系统控制方面更具优越性。