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模糊逻辑与神经网络的融合技术是近几年来学术界与工程界非常关注的研究领域，神经网络擅长于系统辨识和按变化的环境进行自适应变化，而模糊推理系统则在对人类知识进行推理和决策方面占有优势，联合使用二者可以更有效地解决实际问题。本文运用模糊神经来解决某扫雷犁武器的实际控制问题，并在前人工作的基础上，深入研究了神经网络辨识和模糊控制的若干问题。本文主要研究的内容：①采用BP神经网络对扫雷犁电液伺服系统进行系统辨识；②采用模糊逻辑、神经网络构造电液伺服系统的的智能控制器——自学习模糊神经控制器，实现控制器的离线优化和智能在线学习；③搭建基于Matlab的电液伺服系统软件仿真平台进行仿真分析，利用C语言实现智能控制算法。经过大量的系统仿真试验和实际系统的调试，所设计的自学习模糊神经智能控制器可以使系统具有良好的动、静态性能，实现了扫雷犁入土深度±10mm的精确控制。