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随着微处理器技术和电力电子技术的发展，设计基于先进控制策略的全数字交流异步电动机调速控制系统变得更为方便。交流调速控制一直是自动化领域内一个重要的研究领域，而在异步电动机的控制中，矢量控制(磁场定向控制)理论得到广泛的应用，将智能控制与矢量控制技术结合，研究高性能的、可行的异步电动机的调速控制方案成为当前交流调速控制的研究热点。
传统的PID控制器在异步电动机的调速控制中得到广泛的应用，但由于PID控制器存在固有的缺陷，使得在实际工业应用中异步电动机的调速控制性能难以提高。本论文在推导基于矢量控制的异步电动机动态模型的基础上，应用神经网络设计出系统辨识器，自适应地在线辨识出系统的集中不确定量，再合理地补偿给控制系统，设计出速度控制方案。仿真实验表明，设计的速度控制方案具有较优良的控制性能，且在负载转矩和电机内部参数变化的情况下有很强的鲁棒性。结合神经网络和自适应控制理论，设计出基于神经网络的异步电动机的模型参考自适应速度控制系统，并对其控制性能进行仿真实验。采用以芯片TMs320LF2407A为核心的电机控制开发平台IMCD2407作为硬件系统，对外围电路和系统软件进行设计，研制基于DSP的全数字异步电动机速度控制系统。