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永磁直线同步电动机(PMLSM)提升系统,在结构上、控制机理上均与传统的提升模式不同。电机存在着铁心开断、三相绕组分布不对称以及运行过程中参数变化较大等因素。采用理想的解析模型难以准确地反映该系统的运动特性。本文运用BP神经网络,建立了该系统的动态模型。侧重介绍了网络的学习算法,模型的构建、训练样本的获取、训练系数的选取等方法。仿真和实验结果表明,该模型比用解析法建立的数学模型更能逼真地反映出PMLSM提升系统的基本运动特性。对该系统的运行特性分析及控制策略的研究都具有实际的应用价值。