飞机燃油附件测试系统中的神经网络解耦算法研究

摘要

为了更好地解决飞机燃油附件测试系统中流量与压力间的非线性、强耦合问题，该文在分析与总结误差反向传播（BP）神经网络、比例积分微分（PID）控制等优点的基础上，提出了一种误差反向传播的神经网络分散解耦算法。该算法通过将系统的整体解耦目标分解为子网的分目标，从而实现了对各个干扰通道的分散解耦。仿真结果表明该算法对此类问题的解耦具有显著效果，指标函数简单，易于实现，有较高实用价值。