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利用单神经元模型自学习和自适应特点，在传统PID 控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器，并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明：采用单神经元自适应PID 控制的电动油门系统能够适应油门手柄在较大范围内的推拉运动，而且控制具有较强的鲁棒性，控制品质优于常规PID 控制。
由于实验室条件下不能建立飞机上油门控制系统的机械传动装置，为此，通过电位器建立了电动油门控制系统[1]。然而文献1 仅仅是通过对步进电机的开环控制实现对燃油泵调节器[2]油门开度的调节，其控制精度有时不够理想。
由于PID 控制具有结构简单、容易实现、控制效果良好等优点，因此，工业控制中普遍采用PID控制。但是，由于常规PID 控制受到参数整定方法繁杂的困扰，参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差，为此，各种自适应PID 控制器被广泛研究[3]-[5]。本文借助于神经网络的强鲁棒性、容错性、并行处理、自学习和自适应等特点，将单神经元模型与PID 控制相结合，形成了具有自适应能力的单神经元PID 控制器，并将其应用于电动油门系统中。实验结果表明，本文设计的自适应PID 控制器具有良好的控制效果，控制品质优于常规PID 控制器。
由于实验室条件下不能建立飞机上油门控制系统的机械传动装置，为此，通过电位器建立了电动油门控制系统[1]。然而文献1 仅仅是通过对步进电机的开环控制实现对燃油泵调节器[2]油门开度的调节，其控制精度有时不够理想。
由于PID 控制具有结构简单、容易实现、控制效果良好等优点，因此，工业控制中普遍采用PID控制。但是，由于常规PID 控制受到参数整定方法繁杂的困扰，参数往往整定不良、性能欠佳，对运行工况的适应性很差，为此，各种自适应PID 控制器被广泛研究[3]-[5]。本文借助于神经网络的强鲁棒性、容错性、并行处理、自学习和自适应等特点，将单神经元模型与PID 控制相结合，形成了具有自适应能力的单神经元PID 控制器，并将其应用于电动油门系统中。实验结果表明，本文设计的自适应PID 控制器具有良好的控制效果，控制品质优于常规PID 控制器。
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