摘 要： 提出了基于相平面的目標函數廈相應的模糊神經網絡控制器的算法，并在三相交流電機轉速變頻調節的基礎上，討論了計算機監控電機速度的系統結構，從而實現了對電機轉速的智能控制．新的智能控制方法引入了新的指標函數，結構簡單，學習速度快．通過實驗研究，表明該方法收斂速度快，學習能力強，并提高了系統的魯棒掛，證實了其在電機速度控制中的有效掛． 關鍵詞：相平面；模糊神經網絡；智能控制 [align=center][b]Research on Intelligent Control and Its Application in Speed Servo Control System Du Haifeng， ZhouRong，WangSun an （School of Mechanical Engineering，Xi‘an Jiaotong University，xi‘an 710049，China）[/b][/align] Abstract：A new 0bject function based on the phase space and relevant fuzzy neural network controller is proposed．Consequently intelligent control of the speed of the motor is achieved．It is shown in the experiment that this object function converges rapidly，and could improve both the learning speed and robustness of such speed salvo control system． keyword：phase space；fuzzy neural netzoork；intelligent control 以機電系統為代表的工程應用系統日趨復雜，這種復雜性不僅表現在系統本身難以用精確的數學模型描述，還體現在運行環境以及系統要實現目標的復雜性 。根據不相容原理．當系統的復雜性增加時，人們描述其動態行為的精確程度將隨之降低，因此傳統的描述、控制、診斷方法已經難以適應這種復雜性的需要。人工智能為解決認識復雜系統問題開辟了一條新途徑，提供了新的方法．但是，由于目前人工智能的總體水平還比較低，對這一問題的解決還不盡如人意，所以需要探索新的人工智能方法，使之能更好地應用于復雜機電系統。 點擊此處下載論文原文