【摘 要】
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该文把智能控制应用于电液速度伺服系统之中,着重从智能控制的一个分支-神经网络控制策略方面进行了研究.主要的研究工作有：1、首先基于全局逼近BP算法的神经网络,构造神经网
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该文把智能控制应用于电液速度伺服系统之中,着重从智能控制的一个分支-神经网络控制策略方面进行了研究.主要的研究工作有：1、首先基于全局逼近BP算法的神经网络,构造神经网络自适应控制器,仿真研究表明,该策略能很好的解决系统的非线性和不确定性问题;2、针对BP网络运算量大等缺点,采用基于小脑模型（CMAC）神经网络控制策略对电液速度伺服系统进行了跟踪学习控制研究,仿真和试验结果表明,该算法运算快速,完全满足实时控制要求,精度控制在7～8﹪;3、对CMAC进一步研究,把它和模糊逻辑相结合,构造模糊小脑模型（FCMAC）控制器对系统控制,仿真和试验结果表明,该策略的快速性、非线性处理能力、鲁棒性都较理想,且提高了控制精度.有效,实用;4、对把另外一种学习快速的神经网络（即线性神经网络）引入非线性系统控制做了一些工作,仿真表明,算法学习快速,但非线性和不确定性处理能力不够.
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