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为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架（FTS）控制精度的影响，提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法．利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型，通过引入指数型迟滞算子，将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量，实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换，进而利用神经网络对其进行建模．为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线，通过增加调整系数盯来对迟滞算子进行改进．实验表明，该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线