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针对电液位置伺服系统中的非线性、参数时变性等复杂因素，设计了一种模糊神经网络控制方案。由于常规的模糊神经网络学习算法具有权值调整复杂，收敛速度慢的缺点，因此采用模糊逐级误差逼近方法来调整模糊神经网络的权值。该算法易于实现，网络权值在线学习速度较快，而且计算量小于其他的常规神经网络学习算法。将该方法应用于电液位置伺服控制系统中，在对象参数摄动情况下，进行了仿真研究。仿真结果表明，采用该方法所设计的控制器满足系统对快速性和稳态精确度的要求，系统的鲁棒性增强，验证了方法的有效性。