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利用單神經元模型自學習和自適應特點，在傳統PID 控制基礎上設計出了一種單神經元自適應PID控制器，并將其應用于電動油門控制系統中。實驗結果表明：采用單神經元自適應PID 控制的電動油門系統能夠適應油門手柄在較大范圍內的推拉運動，而且控制具有較強的魯棒性，控制品質優于常規PID 控制。
由于實驗室條件下不能建立飛機上油門控制系統的機械傳動裝置，為此，通過電位器建立了電動油門控制系統[1]。然而文獻1 僅僅是通過對步進電機的開環控制實現對燃油泵調節器[2]油門開度的調節，其控制精度有時不夠理想。
由于PID 控制具有結構簡單、容易實現、控制效果良好等優點，因此，工業控制中普遍采用PID控制。但是，由于常規PID 控制受到參數整定方法繁雜的困擾，參數往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應性很差，為此，各種自適應PID 控制器被廣泛研究[3]-[5]。本文借助于神經網絡的強魯棒性、容錯性、并行處理、自學習和自適應等特點，將單神經元模型與PID 控制相結合，形成了具有自適應能力的單神經元PID 控制器，并將其應用于電動油門系統中。實驗結果表明，本文設計的自適應PID 控制器具有良好的控制效果，控制品質優于常規PID 控制器。
由于實驗室條件下不能建立飛機上油門控制系統的機械傳動裝置，為此，通過電位器建立了電動油門控制系統[1]。然而文獻1 僅僅是通過對步進電機的開環控制實現對燃油泵調節器[2]油門開度的調節，其控制精度有時不夠理想。
由于PID 控制具有結構簡單、容易實現、控制效果良好等優點，因此，工業控制中普遍采用PID控制。但是，由于常規PID 控制受到參數整定方法繁雜的困擾，參數往往整定不良、性能欠佳，對運行工況的適應性很差，為此，各種自適應PID 控制器被廣泛研究[3]-[5]。本文借助于神經網絡的強魯棒性、容錯性、并行處理、自學習和自適應等特點，將單神經元模型與PID 控制相結合，形成了具有自適應能力的單神經元PID 控制器，并將其應用于電動油門系統中。實驗結果表明，本文設計的自適應PID 控制器具有良好的控制效果，控制品質優于常規PID 控制器。
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