FA467粗纱机控制系统属于大惯量、非线性时变系统,采用传统的PID和通常的自适应控制都不能满足本系统的要求.本文在吸收传统PID控制器简单易懂,不需精确的系统模型优点的基础上,采用一种基于神经网络与PID控制相结合的神经元PID速度控制方法.利用单神经元的自学习、自适应特性,在线改变增益权值,代替传统的PID固定增益,以提高跟踪性能和响应速度.实验证实,该方法大大减少了粗纱机故障几率.