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针对无刷直流电机(brushless DC motor,BLDCM)非线性的特点,引入了一种基于神经网络的自适应逆控制方法。该方案中,用非线性自回归(NARX)动态网络做为模型辨识器和控制器。辨识器采用了BP(back propagation)算法在线调整参数,并获取被控对象精确的Jacobian信息,再由实时递归学习算法(RTRL)实现对控制器的在线整定。仿真结果表明,方法具有响应速度较快、无超调的优点,且具备较强的自适应性和鲁棒性。