PID控制器不依赖被控对象的数学模型,具有稳定性好、容易实现、抗干扰能力强等优点,是电能变换系统中应用最广、最成熟的控制器。但随着被控对象越来越复杂,对具有强非线性的四开关升降压电源来说,传统PID控制很难达到理想的控制效果。而BP神经网络具有逼近任意非线性函数的能力,为改善基于传统PID控制的电能变换系统性能提供了改进方法。本文针对四开关升降压电源的多模态特性,分析传统PID控制的不足,参考神经网络在工业过程控制中的应用,对神经网络进行研究。进而设计出能满足四开关升降压电源多模态工作的参数自适应PID控制器,并在此基础上设计一款以DSP为核心的四开关管升降压电源样机。主要研究内容如下:1.利用场效应管正向压降几乎与电流成正比的特性,结合非同步四管升降压变换器的优点,研究四开关升降压变换器的工作原理。并根据样机的设计需求,研究数字DC-DC变换器的基本组成和原理,分析数字控制存在的问题。2.针对PID控制器对非线性系统控制的局限性与优势,分析神经网络与PID控制的结合方法,研究传统BP神经网络PID控制的不足,并分别从结构和学习算法两方面研究其优化方法。在此基础上,利用开关元件平均法建立变换器数学模型,结合数学模型完成控制补偿设计并通过实验调试提取训练样本,在Matlab/Simulink环境下完成网络训练和控制系统仿真,设计出适用于四开关升降压电源样机的BP神经网络参数自适应PID控制器。3.完成四开关升降压电源的样机设计,包括硬件和软件两部分。其中硬件部分主要为DSP外围电路,为软件部分的正常工作提供基础;软件部分包括中断服务程序、双占空比控制算法实现等方面,用于完成被控量的采集与存储、依据控制策略进行控制量的计算以及新的控制量输出更新的任务。本文通过对神经网络PID控制和四开关升降压变换器进行研究,设计出一款基于DSP实现的四开关升降压电源样机,并搭建测试环境对样机进行测试,验证了双占空比控制算法的正确性;并对电源的动态响应、模态切换、效率等电源性能方面逐一测试,测得满载时样机效率最高能达到96%,并且负载大于2A以上时效率能保持在90%以上,证明了文中控制方案的可行性。