1.一种无轴承异步电机神经网络广义逆解耦控制器的构造方法，其特征在于采用如下步骤：

1）将两个Clark逆变换(11、12)分别串接在相应的两个电流跟踪型逆变器（13、14）之前、将两个电流跟踪型逆变器（13、14）分别串接在无轴承异步电机及其负载模型（15）之前，共同作为一个整体组成复合被控对象（16）；

2）用具有10个输入节点、4个输出节点的静态神经网络(21)加6个线性环节构成具有

4个输入节点、4个输出节点的神经网络广义逆(22)，神经网络广义逆(22)的第一个输入作为静态神经网络(21)的第一个输入， 第一个输入 经二阶系统 的输出为静态神经网络(21)的第二个输入，二阶系统 的输出再经一个积分器s-1为静态神经网络(21)的第三个输入，神经网络广义逆(22)的第二个输入 作为静态神经网络(21)的第四个输入，第二个输入 经二阶系统 的输出为静态神-1

经网络(21)的第五个输入，二阶系统 再经一个积分器s 为静态神经网络(21)的第六个输入；神经网络广义逆(22)的第三个输入 作为静态神经网络(21)的第七个输入，第三个输入 经一阶系统 的输出为静态神经网络(21)的第八个输入；神经网络广义逆(22)的第四个输入 作为静态神经网络(21)的第九个输入，第四个输入经一阶系统 的输出为静态神经网络(21)的第十个输入，静态神经网络(21)的输出是神经网络广义逆(22)的输出，a10、a11、a12、a20、a21、a22、a30、a31、a40和 a41为广义逆系统的参数；

3）调整静态神经网络(21)的各个权系数使神经网络广义逆（22）实现复合被控对象（16）的广义逆系统功能，将神经网络广义逆（22）置于复合被控对象（16）之前组成广义伪线性系统（31），静态神经网络（21）的各个权系数确定方法是：将阶跃激励信号{is1d , is1q, is2d , is2q}加到复合被控对象（16）的输入端，阶跃激励信号{is1d , is1q, is2d , is2q}即静态神经网络(21)的输出信号，采集无轴承异步电机的转子径向位移x、y、转速 和磁链，将转子位移x、y离线分别求其一阶、二阶导数，再根据公式 、 求出 和 ，其中 、 分别是转子位移x的一阶、二阶导

数， 、 分别是转子位移y的一阶、二阶导数；对转速 求其一阶导数，再根据公式求出 ，其中 是转速 的一阶导数，对磁链 求其一阶导数，再根据公式 求出 ，其中 是磁链 的一阶导数，并对信号做

规范化处理，组成静态神经网络（21）的训练样本集{ , , , , , , ,, , , is1d , is1q, is2d , is2q }，对静态神经网络（21）进行训练以确定各个权系数；

4）广义伪线性系统（31）被解耦线性化为两个位移二阶伪线性子系统、一个转速一阶伪线性子系统和一个磁链一阶伪线性子系统；

5）将神经网络广义逆（22）串接在复合被控对象（16）之前，由神经网络广义逆（22）、两个Clark逆变换(11、12)和两个电流跟踪型逆变器（13、14）共同构成无轴承异步电机神经网络广义逆解耦控制器（41）。