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包装机同步速度控制是包装过程中最为重要的环节之一。同步速度--尤其是印刷和糊口的速度匹配，即文中提到的交流电机速度调节，对包装袋成品率的高低起着决定性的影响。正是因为速度同步如此重要，所以在包装控制系统中，对速度回路的控制精度要求较之其它类型的回路控制都要高，如何提高该速度回路的控制效果，一直以来都是人们研究的热点。
当前包装行业速度控制普遍采用传统PID算法，通讯方式以RS485为主，PID算法具有结构简单、实现方便、适应性强等特点，但是该算法在速度回路中的应用存在下面几点问题：①调节缓慢；②抗干扰能力弱；③稳定性差等。同包装生产线上其他控制回路相比，传统PID控制下的速度回路在改变设定值后，测量值稳定到新设定值上的时间是很长的。同时，电机负载的变化、同步信号的丢失、机械方面的影响等干扰产生时，速度回路很容易偏离设定值发生较大幅度的波动。这些问题的存在限制了速度回路控制精度的提高，更成为速度控制进一步提升的一个瓶颈，如果能找到一种合适的控制算法去解决这个问题，将对整个包装行业产生深远的影响，因此对这个问题的研究具有很好的理论价值以及实际推广价值。
本论文以此为背景，通过详细分析伺服电机的工作原理与特性，对神经网络PID进行了深入研究，并应用PLC技术，设计糊口包装机的同步控制系统，其中详细介绍了采用PLC控制系统和神经网络PID的设计思想、设计方法和设计内容。最后通过仿真试验验证该控制系统的可行性和优越性，论文主要工作和创新点如下：
总体设计了全自动包装机同步控制系统。主要介绍包装机工作原理、同步控制策略以及软件系统，在前人工作的基础上分析了传统同步控制方案的优缺点，针对传统同步控制中电机转速的不稳定性以及时滞性，结合自己的项目实践经验设计了新的同步控制方案并给出控制原理，系统的软、硬件设计及其实现。
根据系统同步电机控制原理，分析系统主电机转速、电压闭环控制的特性，设计闭环控制方案。为了增强系统的自适应性，闭环控制一改往常采用单一常规PID控制的技术，而将神经网络与PID控制相结合构造出基于神经网络PID控制算法。论文详细阐述了BP神经网络在PID控制中的应用，对BP算法进行了有效改进，构造了一种基于改进型BP神经网络PID控制，并对其在系统中的应用进行了仿真研究。神经网络PID控制算法在系统的仿真研究。先对系统进行常规PID控制，然后将本文设计的改进型BP算法应用于系统，并在Matlab环境下进行两种控制效果仿真实验，得出仿真曲线的同时对仿真结果进行分析和总结，实验结果证明，本文所设计的改进型BP控制算法较之传统PID控制算法能达到更稳定的控制效果，最终得到更好的推广价值。