论文部分内容阅读
以多变量、非线性、强耦合的感应电机调速系统为研究对象，在基于神经网络逆系统离线训练的基础上提出了在线调整的策略，通过静态神经网络加积分器来构造感应电机调速系统的逆模型，在实际运行中不断地修正神经网络权值，更精确地逼近其逆系统，实现了感应电机转速的高精度控制.仿真和实验结果表明系统具有优良的静态及动态性能，且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性.