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针对连续回转马达高度非线性和摩擦、泄漏等不确定性,严重影响系统的跟踪性能,提出了一种基于BP神经网络预测的模糊控制策略.该控制策略采用了BP神经网络进行伺服系统的输出预测,并计算了预测输出与给定输入间的未来误差和误差变化率,根据专家经验编制电液伺服系统模糊控制规则,设计模糊控制器,从而调整电液伺服系统的控制量,实现对连续回转电液伺服马达位置状态的实时跟踪.通过Simulink仿真表明,基于BP神经网络预测的模糊控制和传统PID控制相比,有效的提高了电液位置伺服系统的位置跟踪精度和抗干扰能力,缩短了响应时间,拓宽了系统响应频带.