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针对负载模拟器存在多余力矩的问题，传统方法常采用结构不变性原理，但很难将多余力矩完全消除。本文提出一种基于Adaline神经网络的多余力矩补偿器；分析了Adaline神经网络的结构及其补偿多余力矩的原理及实现方法。仿真结果表明，采用Adaline神经网络不仅能够大幅度消除多余力矩而且具有良好的鲁棒性，结构简单易于工程应用。