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为克服常规神经网络只能离线训练的不足，提出了一种基于遗传算法的改进递归神经网络。首先从PI自整定控制器性能指标出发，阐述了递归神经网络原理及异步电机转速控制系统模型，说明了采用遗传算法来寻找卡尔曼滤波最佳参数的可行性。以异步电机控制系统为平台，借助MATLAB／Simulink软件进行了建模与仿真。仿真结果表明提出的基于遗传算法的改进神经网络获得的PI参数能有效减小系统超调，系统具有良好的动静态性能。