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普通PID控制器以其简单、实用、易于实现，在经典控制中倍受青睐。对于像航空发动机这样复杂的非线性系统，基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差，难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象。神经网络的建立为这种问题的解决奠定了基础。文中针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点．采用了航空发动机自适应神经网络PID参数控制方案，仿真结果表明自适应神经网络PID控制不仅不依赖于精确的对象模型．而且具有满意的动、静态性能。