光纤光栅传感器具有体积小、抗电磁干扰、灵敏度高、易于构建分布式传感网络并适合与复合材料结构集成等独特优点,非常应用于航空航天领域。现代飞行器向着多功能、高机动、高可靠等方向发展,具有自诊断、自修复、自适应功能的智能化变体飞行器备受重视。因此,本文提出研究基于神经网络PID算法的类似于机翼柔性后缘的复合材料层合板弯曲变形分布式光纤感知与控制方法,主要工作包括以下几个方面:首先,深入研究了预埋光纤光栅传感器的复合材料层合板制备方法,如烘箱固化与热压罐固化工艺、光纤传感器铺设与引出方式等。为考察固化工艺对于光纤光栅传感器感知性能的影响,研究了复合材料层合板不同固化阶段光纤光栅传感器反射光谱与中心波长偏移量变化特征,为后继固化工艺优化和传感器性能评估提供有益参考。其次,构建了基于光纤光栅传感器的单边固支环氧树脂板与碳纤维复合材料层合板弯曲变形监测系统。借助试验标定方法,得到典型加载条件下板结构弯曲变形与光纤光栅传感阵列中心波长偏移量之间映射关系,从而为板结构变形快速辨识提供依据。再次,针对机翼结构变形控制需求,在传统PID算法基础上,分别给出了基于Hebb单神经元、BP神经网络以及RBF神经网络控制下的PID算法。数值仿真表明,神经网络PID控制算法在变形控制的超调量、调节时间等性能方面均有较大改善。最后,构建了基于BP神经网络PID算法的复合材料层合板变形分布式光纤监测与控制系统,编写了基于Labview的复合材料层合板弯曲变形感知与控制软件,实现对板结构弯曲变形状态的控制。