双馈电机是一个强耦合，非线性，多变量的复杂系统，逆系统方法对于这类系统能起到多变量解耦和反馈线性化的作用。本文使用逆系统结合神经网络的方法，构造了双馈调速系统的非解析实现形式的逆系统。因为神经网络可以按照任意精度逼近非线性函数，结构上可以有多个输出和输入，并且由神经网络构成逆系统具有自学习能力，所以使用本方法构造的双馈调速逆系统，方法简单，易于理解。
　　本文由电机学基本原理入手，建立了电机在M-T坐标系下的数学模型，并分析了双馈电机中功率，转矩等物理量间的相互关系，由此引出并分析了定子磁链定向的矢量控制策略，并详细分析了双馈电机不同运行状态下的特性和功率流动关系。本文以BP神经网络为基础，在MATLAB软件中构造了双馈电机神经网络逆系统模型，然后进一步结合积分器构造了伪线性复合系统，这样简化控制系统后，就解耦化了磁链和转速，并以此为基础给出了系统及其部分模块的模型，介绍了它们的作用。最后由仿真结果分析，可知该方法实现了双馈电机磁链与转速的动态解耦。
　　本系统主控板采用DSP作为核心，变流器主电路采用AC/DC/AC结构，开关器件选用全控型器件IGBT，以满足系统控制要求。文中给出了硬件各部分的结构以及控制思想和流程图，最后介绍了主要子模块的结构及其功能和系统软件程序流程图。