航空发动机是一个结构复杂、非线性强的多变量控制对象，随着航空发动机全权限数字式电子控制器的研制和应用，控制变量也随着发动机性能要求的不断提高而越来越多，发动机全包线范围内智能控制技术的应用是必然趋势。 本文将智能控制理论和方法引入到航空发动机多变量控制中。由于PID控制具有结构简单、物理概念清晰的特点，将PID控制和模糊控制相结合，设计出航空发动机模糊PID控制器；将模糊控制和神经网络相结合，设计出航空发动机模糊神经网络控制器。以某型涡扇发动机为被控对象，进行了全包线内的数字仿真研究。研究表明，两个控制器都具有良好的动静态性能。 将神经网络自适应控制应用到航空发动机控制中，对某型涡扇发动机飞行包线内不同状态点进行了含实物实时仿真试验，检验了该算法的实时性。