本文主要研究了模糊神经网络在交流电机矢量控制系统中的应用。电气传动系统的智能控制是目前研究的一个热点，而模糊神经网络作为智能控制的一个新的重要的分支，正在受到越来越多研究人员的关注，矢量控制的交流调速系统有其诸多的优良特性，具有广阔的发展和应用前景，但是也存在着如系统结构复杂、非线性和电机参数变化影响系统性能等问题。在查阅大量文献的基础上，分析了近年来智能控制在现代电气传动领域中运用的状况后，本文通过仿真实验研究了模糊神经网络在交流电机矢量控制系统中的应用，为将来的实验做了相应的准备工作。 首先建立了交流电动机矢量控制的SIMULINK模型，通过大量的仿真实验分别对PID控制器、简单模糊控制器、带有积分因子的模糊控制器、以及模糊控制与PI控制结合的复合型控制器应用于矢量控制系统做了深入细致的研究和分析。最后重点研究了模糊神经网络控制器在交流电动机的矢量控制系统中的应用，模糊神经网络采用ANFIS—Adaptive—Network-based Fuzzy Inference System。ANFIS是模糊推理系统和神经网络的有机组合，具有直接从样本数据中提取模糊规则的能力，通过样本数据优化模糊规则，将经过优化的模糊控制器应用于交流电机的矢量控制系统，通过大量的仿真实验研究了系统的稳态特性、动态特性、有扰动情况以及系统参数变化等因素对系统性能的影响。仿真实验结果表明，模糊神经网络控制器可以有效的克服交流电机矢量控制系统的非线性和参数变化对系统性能的影响，从而提高系统的鲁棒性，是一种有应用前景的智能控制方法。