多电机变频调速系统在现代工业自动化控制领域中应用越发广泛,其控制精度及运行成本问题也随之而来。如何实现此类复杂多变量系统扰动环境下的高精度控制,以及系统无压力传感器运行,降低系统运行成本,已成为电力传动控制与辨识研究的重中之重。本文选取两电机变频调速系统作为研究对象,提出基于自抗扰控制(ADRC)的粒子群优化BP神经网络(PSOBPNN)组合逆控制策略,并对该策略就转速和张力跟踪解耦效果、系统鲁棒性以及张力辨识抗扰做了相应的研究。首先,推导出两电机变频调速系统在矢量控制下的数学模型,并对该系统模型的右可逆性和左可逆性进行分析,以得到该系统相应的右逆及左逆的系统表达式。利用PSOBPNN分别逼近以上两个逆系统解析表达式以构造出相对应的PSOBPNN右逆系统和基于跟踪微分器的PSOBP神经网络(TD-PSOBPNN)左逆系统,分别串联在原两电机系统前后构成PSOBPNN组合逆系统,完成对转速、张力的线性化解耦和实时测量。第二,简要介绍ADRC的基本原理和结构,并对等效出的伪线性子系统分别设计其ADRC控制器以抑制对两电机系统控制过程中负载突变带来的影响。第三,使用Matlab/Simulink对两电机实验平台进行仿真建模,构造两电机变频调速系统模型,将TD-PSOBPNN左逆辨识与传统BPNN左逆辨识做仿真对比分析;并对基于PSOBPNN组合逆的ADRC控制策略进行仿真探究。最后,基于S7-300 PLC的主控实验平台,对本文提出新型控制策略的可行性与PID控制作了部分对比实验验证。仿真和实验结果表明,本文提出的新型控制策略在神经网络训练收敛精度和速度上明显提升,能完成在扰动状态下张力的实时精确辨识,并能有效实现两电机变频调速系统的快速跟踪与解耦控制,提高了整个系统的抗扰能力。