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针对多轴运动的轮廓误差,提出了基于干扰观测器的轮廓误差耦合控制。该方法通过构造干扰观测器来预测各单轴系统的内部和外部干扰,并根据预测到的干扰信息对各轴进行补偿以消除干扰对系统的影响。考虑到系统的动态特性,拟采用模糊神经网络对干扰信号进行动态分配,并依据轮廓误差耦合控制思想补偿到各轴,达到轮廓误差最小控制。而文章采用遗传算法对网络进行训练以加快网络训练速度,且不易陷入局部最小。仿真结果证明其可行性与有效性。