摘 要：采用模糊神經網絡結構,提出一種復合式控制方案,以解決傳統自適應控制中模型的在線辨識和控制器的在線設計問題,達到對不確定非線性系統的高精度輸出跟蹤控制;同時,利用一個魯棒反饋控制器,來保證模糊神經網絡模型學習初期閉環(huán)系統的穩(wěn)定性。并應用于電液位置伺服系統中,獲得滿意的控制效果 關鍵字：電液位置伺服系統; 模糊神經網絡; 魯棒控制 1 前言 　　電液伺服系統是一種復雜的非線性系統，存在著許多不確定和非線性因素，如伺服閥零偏滯環(huán)的限幅特性，伺服放大電路的非線性增益以及死區(qū)等非線性。這些非線性因素對系統都有很大影響。因而，采用線性化的系統模型往往難以取得令人滿意的控制效果。設計魯棒性強、具有良好控制性能，并能消除系統不確定性影響的控制器，仍然是人們十分關注的問題。本文提出了一種模糊神經網絡并行自學習魯棒跟蹤控制結構，并引入魯棒因子，用以消除不確定性對系統的影響，以及增強控制的實時性。 詳情請點擊：電液位置伺服系統的模糊神經網絡控制