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船舶推进电机控制系统中模糊与神经SFOC的研究的综述报告
随着船舶推进电机控制技术的不断提高和发展，越来越多的研究者开始关注和探索这个领域。在船舶推进电机控制系统中，模糊和神经网络技术无疑是比较常用的方法之一，这些方法可以用来控制和优化船舶的SFOC。
模糊控制技术是一种基于人类语言和模糊逻辑推理的控制方法，与传统的精确控制相比，模糊控制能够更好地处理非线性、时变等复杂控制问题。在船舶推进电机控制中，模糊控制可以通过设计适合的模糊控制器来实现SFOC控制。该模糊控制器将输入和输出通过特定的模糊化方法进行编码，使其能更好地处理非线性和模糊的信息。通过对模糊控制器的调试，可以将模糊控制器与SFOC曲线进行匹配，从而控制船舶的SFOC。
神经网络是另一个常见的控制技术，它模拟大脑神经系统的结构和功能，通过学习和训练来进行控制。在船舶推进电机控制系统中，神经网络可以通过建立适合的神经网络模型来控制和优化船舶的SFOC。这样的神经网络包括多层感知器（MLP）、放射基函数神经网络（RBF）和递归神经网络（RNN）等。神经网络的优点是可以通过学习过程进行自适应和优化,并具有较高的鲁棒性和实时性。
在船舶推进电机控制中，模糊控制与神经网络控制也可以结合起来使用，以实现更好的控制和优化效果。这种混合控制方法利用模糊控制的适应性和灵活性，以及神经网络的高精度和实时性，可以更好地处理复杂的SFOC控制问题。
总之，模糊控制和神经网络是在船舶推进电机控制系统中常见和有效的控制方法。通过使用这些方法，可以实现对SFOC的控制和优化，进一步提高船舶的性能和效率。未来，这些方法还可以进一步完善和应用到更广泛的船舶推进电机控制领域中。