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永磁直线同步电动机模型的建立对研究其稳态特性、动态特性和控制策略都是非常重要的．首先，将带外部输入的非线性自回归模型展成多项式形式，然后在此基础上用残差分析法导出真实的阶次所满足的条件．为了克服神经网络结构依靠人工试凑的不足，使用基于Hession矩阵的修剪法来优化其结构．考虑到BP算法的一些固有缺点，使用NDEKF（基于节点的解耦扩展Kalman滤波器算法）来训练网络．实验证明，网络的输出结果与试验样机（永磁直线同步电动机驱动的垂直运输系统）的实际输出十分接近；同时将NDEKF与BP算法进行对比，NDE