同济大学2.上海大学1，2，3），wi（i=1，2，3）为相应的权重值，*为期望输入，W为系统实际输出，e为系统的误差信号，Ku为单神经元控制器的增益，f（）为带有限幅的S型激发函数（即双曲正切函数）。其中2学习算法对于单神经元控制器，其自适应功能是通过改变权重值来实现的，学习算法是其核心，并反映其学习能力。针对电气传动控制系统的特点，单神经元控制器的学习算法为6实验结果本文在自制的交、直流传动两用实验系统“装置上，通过在转矩仪与磁粉制动机之间的联轴器上增加一个较大惯性轮，以此来研究控制器的增益与转动惯量J变化对传动系统的稳定性。

　　对于交流传动机组，设系统安装好惯性轮后的转动惯量为/，同时常规pi调节器以及单神经元自适应控制器均按此转动惯量设计。本文设计惯性轮转动惯量为原交流传动装置的2倍，卸去惯性轮后，系统的转动惯量就为（1/3）、分别显示出交流传动系统的起动和反转过渡过程，其中，a、a为常规PI调节器控制；b、b为单神经元自适应控制。

　　3为异步机定子电流的转矩分量给定i*1（A），其大值为±8 A；X轴为时间（s）；Y轴为转速（r/min）；电流刻度未标（大值为±10 7结论显而易见，当交流传动系统的转动惯量为时，在2种控制策略下，系统均处于稳定，并具有相同的快速响应。但是当转动惯量减小为（1/3）Joa时，常规PI控制系统发生振荡，而单神经元自适应控制系统的性能基本保持不变，这充分显示了单神经元自适应控制器具有较强的鲁棒性与自适应性。