離心式壓縮機防喘振控制系統具有復雜非線性、高精度控制要求等特點,傳統的控制方式難以實現理想的控制效果。針對這一問題,將模糊控制系統中方便的知識抽取表達和神經網絡的自適應學習與并行計算等功能有機結合,得到了性能更加完善的模糊神經網絡系統。仿真分析表明,采用模糊神經網絡控制可顯著提升離心式壓縮機防喘振控制系統的工作性能,比模糊控制具有更小的超調量和振蕩。