可编程序控制器由于其可靠性高、抗干扰能力强、功能丰富等技术优势，已经成为目前自动化领域的主流控制系统。随着越来越多的PLC产品技术的发展，PLC控制系统越来越开放，使得将先进的智能控制算法嵌入PLC常规控制系统成为可能，如此亦能更好的提高PLC的在过程控制中的性能。 PID控制作为一种经典的控制方法，由于其具有结构简单、鲁棒性强的优点，因而被广泛应用于过程控制中，然而，常规的PID控制对于时变对象和非线性系统往往不能得到较好的控制效果。PID参数对过程控制品质有显著影响。PID控制器的设计关键在于控制参数的整定上，它们的取值优劣对系统性能影响非常显著，准确有效地选定PID的最佳整定参数是PID控制器是否有效的关键。随着计算机技术的飞跃发展和人工智能技术渗透到自动控制领域，近年来出现了许多智能PID控制器参数整定方法。 论文在较为简要地分析PID控制器的基本原理及其参数自整定方法的基础上，深入研究了基于神经网络、BP神经网络的PID参数整定方法，形成一种基于BP神经网络学习算法的PID控制器。MATLAB作为在系统仿真、自动控制等领域的研究首选的计算机工具，其中专门编制了大量有关BP网络的工具函数，为BP神经网络的应用研究提供了强有力的仿真工具，从仿真结果可以看出，BP神经网络自整定的PID控制器能够根据被控对象的变化，对Kp、KI、KD三个参数进行调节，具有很好的控制效果。 论文最后分析了基于PLC的变频恒压供水的原理及系统的组成结构，提出控制方案，进行控制系统的硬件设计和软件设计，采用变频器和PLC实现恒压供水和数据传输，利用PC进行PID参数优化与智能整定，将基于神经网络优化后的PID参数利用OPC协议送到PLC的PID控制器，实现恒压供水控制，结果显示，该控制器具有很好的控制效果。