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本文根据双层Ａｄａｌｉｎｅｓ逼近任意非线性函数的特性构造神经网络控制器，并采用一参考模型的输出与实际被控系统的输出之差对该神经网络控制器进行ＢＰ算法学习训练。从而在保证控制系统稳态性能的同时提高了控制系统的动态响应性能。最后把此基于Ａｄａｌｉｎｅｓ的模型跟踪自适应控制策略用于车削系统并进行了仿真实验。