本文设计并实现了一种基于神经网络和模糊控制的车载厢体风机智能控制系统。首先,介绍了课题的研究现状、课题的研究目标、论文的主要工作及特色,以及论文的章节安排。然后,对本论文中的关键技术进行详细的介绍。分别详述了神经网络BP算法、模糊控制、远程通信和嵌入式系统的基本概念、基本原理及其应用。根据风机控制系统的功能要求,介绍了系统硬件设计与实现和系统软件设计与实现。本文设计并实现了基于神经网络和模糊控制的车载厢体风机智能控制系统,该系统以AT89C55WD为硬件平台,以uC/OS-II为实时操作系统。不同于一般的基于单片机的系统,该系统是一种多任务的风机控制系统。针对多点温度,该系统在uC/OS-II支撑平台上,创建和启动多项任务对这些温度进行连续检测,并依据参数变化采用模糊策略自动调整风机的工作状态。uC/OS-II的运用,使系统具有较好的实时性、可扩展性和多任务处理能力;模糊控制策略的运用,使系统能较好地适应于温度参数的非线性和时变性;通过USB通信接口将数据和状态信息上传到上位机显示、存储,并采用前馈神经网络BP算法,分析温度的变化趋势,调整风机相应控制参数,使系统有效保护风机,延长风机寿命;通过无线接口在工作现场接受便携机或者PC机命令;同时本文提出了基于“伪固定”IP地址的远程传输概念,以便中央服务器能集中各路数据,对温度数据做进一步集中分析。最后是对车载厢体风机智能控制系统的厢体温度均衡度和风机工作强度进行测试,并对测试结果进行比较分析和总结。本系统已经进入测试阶段,测试结果表明该系统已经达到了设计要求,对保护风机和延长风机寿命起到了较好的效果。