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针对具有多指标的被控对象，提出一种基于神经网络的控制器自设计方法。算法利用并行遗传算法按照被控对象各项性能指标进化神经网络控制器，在遗传算法每代结束时利用适应性权重法根据各项指标数据计算综合适应度值，选择综合适应度最佳个体进行遗传操作，从而获得综合性能指标最佳的控制器。将算法应用于异步电机矢量控制系统的速度控制器自设计中，仿真实验验证了本方法的有效性。