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针对永磁同步电动机矢量控制系统，提出了一种将神经网络与模糊控制相结合的控制方法．通过对神经网络进行训练来记忆模糊控制规则，不需要存储模糊控制表，不依赖被控对象的精确数学模型，而且该方法具有很强的自学习能力。在模型参数发生变化时，可通过调整控制器在线自学习达到最佳效果．仿真结果表明此控制方案是十分有效的，具有响应快、鲁棒性强、较好的动、静态特性等优点，基于神经网络的模糊控制特别适用于结构复杂、干扰大、控制精度要求高的系统．