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针对标准BP算法存在收敛速度慢，容易陷入局部最小值和前向网络拓扑结构中，隐节点选取困难的问题，采用一种由Levenberg-Marquardt算法与改进自构形算法相结合而成的快速自构形算法训练BP神经网络，建立了训练收敛快，泛化能力强，网络规模小，便于实时控制的开关磁阻电机非线性BP神经网络模型．经与样机实测数据对比，验证了该模型的准确性．该模型有助于进一步优化能量转换，减小转矩脉动．