航空发动机神经网络自学习pid控制

将神经网络与传统的pid控制相结合,构成神经网络自学习pid控制,用神经网络在线整定pid控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习pid控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。