由于双馈电机是一个多变量、非线性、强耦合的系统，本文在矢量控制的基础上，采用了神经网络与逆系统相结合的方法，构造了双馈调速系统的非解析实现形式的逆系统，该方法能够起到反馈线性化和多变量解耦的作用，思路简单并且易于理解。
　　本文结合定子磁链定向的矢量控制方式，通过神经网络逆系统的控制策略来控制双馈电机，大大提高了双馈电机的控制性能。在分析异步电机在三相静止坐标系、两相静止坐标系和两相同步旋转坐标系上的数学模型之后，结合定子磁链定向的矢量控制方式，进一步推导出双馈电机在两相同步旋转坐标系上的数学模型，并以转速和定子磁链为状态变量，转子电流的励磁分量和转矩分量为控制变量，证明了双馈电机的可逆性，并在MATLAB软件中构建了基于BP神经网络的双馈电机逆系统模型，再将该逆系统串联在双馈电机原系统之前构成伪线性复合系统，从而把对双馈调速系统的控制转化为对两个一阶积分子系统的控制，然后对解耦后的子系统分别设计附加控制器，从而实现转速和磁链的动态解耦。在此基础上搭建了双馈调速系统的整体模型，并详细介绍了系统中各个子模块的作用。通过仿真结果分析，证明该方法可以实现双馈电机转速与磁链的动态解耦，进而达到了对转速的高性能控制。
　　本文在理论分析的基础上，设计了双馈调速系统的各个硬件装置。主要包括主电路、DSP控制电路板、信号检测电路、驱动电路以及故障信号处理电路等，给出了各部分电路的设计方案，并对主要器件的选型进行了参数计算。控制芯片选用的是TI公司的高性能DSP芯片TMS320F2808，用于对变频器实现全数字控制。本文的成果为进一步研究和开发双馈调速系统提供了借鉴和参考价值。