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提出一种基于BP神经网络的模糊自适应PID控制器，将模类控制具有的较强逻辑推理功能，神经网络的自适应，自学习能力以及传统PID控制的优点融于一体，形成了对非精确，非线笥对象的良好控制策略，针对模糊经网络控制器运算量大，收敛慢的特点，硬件上采用数字信号处理器（DSP）作为控制，运算单元，以提高系统实用性，对交流伺服系统的实验仿真结果表明，该控制器对模型，环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性。