永磁同步直线电机（PMLSM）因其高精度、高动态响应和直接驱动等优点，在精密制造、轨道交通等领域得到广泛应用。然而，由于系统存在非线性、参数时变以及外部扰动等问题，传统PID控制难以满足高性能控制需求。为此，本研究提出一种基于模糊神经网络（FNN）的PID控制算法，通过结合模糊逻辑的自适应能力和神经网络的强学习能力，实现对PMLSM的智能控制。该算法利用模糊推理动态调整PID参数，同时通过神经网络在线优化模糊规则，有效提升系统的鲁棒性和抗干扰性能。仿真和实验结果表明，所提方法相比传统PID和模糊PID控制具有更优的动态响应和稳态精度，为PMLSM的高性能控制提供了新的解决方案。
