航空发动机系统是一种强非线性,时变的不确定系统。近年来,随着航空发动机的发展,航空发动机控制也在不断发展,对发动机控制系统的精度要求也不断提高。本文围绕航空发动机控制系统执行器的饱和非线性特点以及工作状态的多模态性特点做了以下一系列有意义的尝试和研究。采用基于输入输出测量值的Narendra模型参考自适应控制方案设计航空发动机的自适应控制器,然后针对航空发动机高低压转子的数学模型,进行数字仿真研究,结果表明控制器有效地避免了对被控对象输出值各阶导数的使用,并获得了较好的控制性能。针对航空发动机执行器的饱和非线性,在Narendra自适应控制方案的基础上进一步进行了饱和补偿器的设计。仿真结果表明,所设计的饱和补偿器可以减小执行器的饱和非线性对控制器性能的影响,有效的实现抗饱和的性能要求。最后,探究性的讨论了神经网络模型参考PSD自适应控制在航空发动机控制系统中的运用。给出了神经网络PSD控制器的原理、设计方法和结构功能,并以某型涡扇发动机为对象进行了计算机仿真。仿真结果显示了神经网络模型参考PSD控制器的良好性能,验证了方法的自适应性。为神经网络智能控制方法应用于航空发动机控制系统设计提供了理论支持。