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针对温度控制系统的时滞、非线性等特点，提出一种基于BP神经网络PID的液冷控制方法。由于空中环境复杂，液冷系统中散热效率与飞行高度、速度等关系很大而且具有不可预测性，因此也无法给控制系统建立准确的数学模型。利用BP神经网络的自学习性和函数逼近能力，结合PID控制器，可以动态调节PID参数，使系统达到优秀的控制效果。实验证明，基于BP神经网络PID的液冷系统具有很好的稳定性和鲁棒性，解决了系统温度控制的关键问题。