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针对电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性，提出一种基于神经网络的在线自学习自适应控制策略，引入的神经网络模型可跟踪学习系统的时变动力学，控制器的设计不依赖于系统的先验知识，控制参数的调整是基于被控过程的测量信息利用反馈误差学习算法来实现的。该系统已应用于大型电液伺服结构试验机的控制，显示了优良的控制品质。