我国是一个水文资源丰富的国家，流速仪被广泛的应用与测量河流和海流的流速。为了保证流速仪测量流速的准确度，每年都要使用流速仪检定系统对流速仪进行一次重新检定，确定其参数。根据我国行业标准《直线明槽中转子式流速仪的检定方法》的规定，流速仪采用检定水槽进行检定。本课题根据这一标准，研究设计一个流速仪检定车载控制拖动系统。 由于调速范围很大，使用一般的调速方案很难实现。在本次研究中检定车的拖动系统采用了复合式驱动系统。主驱动系统采用交流变频调速系统，用于高速段的调速；辅驱动系统采用直流调速系统，用于低速段调速。针对交流变频系统中变频器自带的PID调节器设计了基于神经网络的自适应PID的控制算法以满足高速运行时快启动快制动的要求。针对低速系统设计基于BP神经网络的摩擦力补偿器以克服低速时的“爬行现象”。 本文提出了一种基于神经网络的在线自适应辨识方法，利用了系统已知规律，既提高了辨识的可靠性，又可以使得网络不必太复杂，提高了辨识的实时性。 论文中所设计的复合驱动系统，已在东部水文仪器质检中心的流速仪检定系统中实际应用，取得了令人满意的效果，在国内同行业中处于领先地位。实践证明了文中设计的神经网络控制方法是切实可行的，具有较强的稳定性。 本人也参加了流速仪检定系统的供电系统的设计选型，在国内同类水槽中首次使用了固定滑触线供电装置，使得系统的供电更加安全可靠。