【摘 要】
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本文以直流伺服系统作为研究对象，依据设计任务书所提出的静态、动态精度和响应快速性的要求，针对非线性、时变、大惯量、变负载等恶劣情况之下的位置修正问题进行了深入研究。
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本文以直流伺服系统作为研究对象，依据设计任务书所提出的静态、动态精度和响应快速性的要求，针对非线性、时变、大惯量、变负载等恶劣情况之下的位置修正问题进行了深入研究。在专家系统与神经网络计算相结合方面作了尝试和探索。提出了专家系统神经网络的结构和控制算法，并在实践中进行了验证。 对伺服系统来说，控制算法的快速性是一个很重要的性能指标，论文中对网络参数先进行离线学习，初步修正；随后在实际控制中进行在线学习。同时，当误差较大的时候，采用棒棒控制，以系统允许的最大速度运动。上述措施较好地解决了控制精度和响应实时性之间的矛盾。 实验结果表明：所设计的控制器能够较好地解决上述复杂、恶劣情况下的位置修正问题，达到了设计要求。
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