铜连续挤压技术由于自身的许多优势在工业生产中得到了广泛的应用。大连交通大学连续挤压工程研究中心，经过多年的努力研究，成功地开发出了铜连续挤压的成套设备。现在，由这些设备和相应的辅助设施组成的铜连续挤压生产线已有了很高的自动化程度。其中，非常关键的一个控制技术就是利用模糊控制技术对铜连续挤压生产过程进行自动控制。但由于模糊控制技术本身存在着建立模糊规则比较困难，自适应能力和自学习能力差等缺点。因此尝试采用模糊神经网络控制技术来进一步提高铜连续挤压生产的自动控制水平。 本文分析了影响铜连续挤压生产过程的主要因素，结合目前的生产线控制系统和模糊神经网络技术，设计了对铜连续挤压机的主轴转速进行自动控制的方案。借助于MATLAB神经网络工具箱和模糊逻辑工具箱，对设计好的模糊神经网络进行了训练、仿真和测试，并根据具体情况，调整和选择合适的网络参数和结构，直到得到比较理想的结果，使之很好地学习人的控制行为。通过与PID控制、模糊控制、神经网络控制的性能对比，模糊神经网络控制表现出其控制性能的优越性。 对双输入／单输出的模糊神经网络控制器进行PLC程序设计，通过对PLC编程实现输入／输出的匹配控制。通过试验验证了，铜连续挤压机模糊神经网络控制的方案是可行的。为进一步开发生产线的功能提供了有力工具，为生产线自动化水平和管理功能的提高和发展打下了基础。