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降低伺服系统结构非线性影响的控制策略研究的开题报告摘要：本文主要针对伺服系统结构非线性影响的控制问题展开研究，通过综合分析系统非线性特性和控制策略，提出了一种基于模糊控制和神经网络控制相结合的控制策略，可以有效降低伺服系统结构非线性的影响，提高系统控制性能。关键字：伺服系统；结构非线性；模糊控制；神经网络控制；控制策略第一部分：研究背景与意义伺服系统作为一种重要的控制系统，广泛应用于机械制造、航空航天、军事和生产自动化等领域。伺服系统的控制性能直接关系到整个系统的稳定性和运行效率。然而，现实中的伺服系统都存在着各种非线性因素的干扰，如摩擦、松弛等，这些因素在很大程度上制约了系统的控制性能和运行效率。因此，通过研究降低非线性影响的控制策略，提高系统的控制性能，具有重要的实际意义。第二部分：研究现状和存在问题目前，降低伺服系统结构非线性影响的研究较为广泛，主要涉及到模糊控制、神经网络控制、滑动模式控制和自适应控制等方面。其中，模糊控制和神经网络控制被认为是最有效的方法之一。但是，在实际应用中，由于系统的非线性特性过于复杂，这些控制方法往往存在控制参数难以确定、计算复杂和控制精度不高等问题。第三部分：研究内容和方法本文将采用模糊控制和神经网络控制相结合的控制方法，通过对系统的输出信号和控制信号进行模糊化处理和神经网络建模，实现对伺服系统结构非线性的有效控制。具体来说，本文将采用以下步骤：1、建立伺服系统的数学模型，并分析系统的非线性特性；2、通过模糊控制方法对伺服系统的输出信号进行模糊化处理，并构建模糊控制器；3、通过神经网络方法对伺服系统的控制信号进行建模，提高控制精度，并构建神经网络控制器；4、将模糊控制器和神经网络控制器相结合，实现对伺服系统结构非线性的控制；5、通过仿真实验验证所提出控制方法的有效性和性能优势。第四部分：预期研究结果1、提出一种基于模糊控制和神经网络控制相结合的伺服系统控制策略，可以有效降低非线性因素对系统的影响，提高系统控制性能和运行效率；2、通过数学模型和仿真实验验证，证明所提出的控制方法具有良好的控制效果和优越的控制性能；3、为伺服系统的控制和优化提供了一种新的思路和方法，具有一定的理论和实际意义。第五部分：研究进度安排本课题的研究工作预计分以下步骤进行：1、阅读相关文献和资料，了解伺服系统的控制理论和方法，熟悉模糊控制和神经网络控制等基本概念和原理；2、建立伺服系统的数学模型，并分析系统的非线性特性；3、设计模糊控制器和神经网络控制器，并进行仿真实验验证；4、将模糊控制器和神经网络控制器相结合，实现对伺服系统结构非线性的控制，并进行仿真实验验证；5、对实验仿真结果进行分析和总结，撰写毕业论文并进行答辩。参考文献：[1]王超，韩国庆.基于神经网络和模糊控制相结合的伺服系统控制策略研究[J].计算机应用研究，2015(2):72-76.[2]章云，张敏.伺服系统控制及其应用[M].北京：中

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