随着HIRFL-CSR工程的进展,前端控制系统的改造在实时性、可靠性和成本等方面提出了更高的要求.本论文利用LonWorks现场总线技术与智能控制相结合的方法,研究和设计了用于HIRFL-CSR前端控制的神经元网络系统.本文首先阐述了智能控制的产生与发展,分析了智能控制的结构理论和智能控制的主要技术,深入研究了神经网络算法及一些典型的用于控制的神经元网络模型.并从HIRFL-CSR控制角度出发,设计了用于加速器控制的神经网络控制模型,该神经网络利用一种全局寻优的自适应快速BP算法来弥补基本BP算法的缺陷,使其更加符合HIRFL-CSR控制系统的要求.其次,结合HIRFL-CSR工程的控制要求,采用LonWorks现场总线技术,把传统的集中与分散相结合的集散控制结构,变成新型的全分布式结构,把控制功能彻底下放到现场,依靠现场智能设备本身实现基本控制功能,形成一个低成本,高可靠性的前端现场智能控制系统.采用神经元芯片实现了智能控制器和网络适配器,结合神经网络控制技术设计和实现了HIRFL-CSR控制网络的试验平台.该神经元网络的整体构架符合现代控制技术的网络化,智能化,分散化和开放化的发展趋势.最后,总结了神经元网络的研究与设计,并提出神经元网络在加速器智能控制软件方面的技术展望,以及今后的工作方向.