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在异步电机的无传感器矢量控制中，转速估计是至关重要的一环。理论上有多种估计方法，并且已有相关的产品面市。而神经网络控制作为一种新兴的控制模式，具有超强的自学习、自适应和泛化能力，理论上能逼近任意非线性函数，特别适用于异步电机这种多变量、强耦合的系统。文章将尝试建立神经网络模型来对异步电机转速进行估计，并分析不同的网络结构及训练方法对估计精度的影响。