摘要：将小脑模型关节控制器（CMAC）神经网络应用于动载体光电稳定跟踪控制系统设计，分别构建CMAC学习算法网络和CM AC控制网络，泛化参数取4，采用δ学习算法调整网络权值，为评估所构建的CM AC网络对目标系统的逼近能力，选定一个非线性系统作为对象，以连续方波为输入信号进行仿真。仿真数据显示，输入信号发生跳变经0.15 s后输出信号的稳态误差为0。选用直流力矩电机和分辨率为767×10－6 rad的光电编码器构建动载体三轴姿态稳定控制实验装置。结果表明，构建的以CM AC神经网络为核心的控制器在此实验装置上实现的姿态稳定误差为870×10－6 rad。

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