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本文介绍了一种基于神经网络的自适应控制器的设计和相应控制策略。该控制器由两个子网构成，每个子网含有两层前馈神经网络，由于在其设计过程中利用了神经网络所具有的非线性特性和学习能力，因此其对于系统的非线性、不确定性具有较强的适应性和鲁棒性。对单机无穷大系统的仿真结果表明，该控制器的控制效果更加有效，此外其还可以保证更高的电压控制水平和更大的稳定裕度。