【摘 要】
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本文以新型交流伺服系统作为研究对象，依据设计任务书所提出的静态、动态精度和响应快的要求，针对大惯量、变负载和力矩干扰等恶劣情况之下的伺服控制问题进行了深入研究。在模糊逻辑控制与神经网络计算相结合方面作了尝试和探索。提出了网络学习型的模糊神经网络控制器以及相应的学习算法，并在实践中进行了验证。 在计算机控制系统中，控制程序的时间间隔对控制品质有着很重要的影响，这就要求所设计的控制器收敛速度快。
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本文以新型交流伺服系统作为研究对象，依据设计任务书所提出的静态、动态精度和响应快的要求，针对大惯量、变负载和力矩干扰等恶劣情况之下的伺服控制问题进行了深入研究。在模糊逻辑控制与神经网络计算相结合方面作了尝试和探索。提出了网络学习型的模糊神经网络控制器以及相应的学习算法，并在实践中进行了验证。 在计算机控制系统中，控制程序的时间间隔对控制品质有着很重要的影响，这就要求所设计的控制器收敛速度快。论文中对网络参数先进行离线学习，使得参数基本稳定下来；随后在实际控制中采用在线学习
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