Об'єкт дослідження – привод змінного струму на базі асинхронного двигуна (АД). Предмет дослідження – штучна нейронна мережа в якості ідентифікаторів змінних в приводах з АД.
Для реалізації системи векторного керування (СВК) з орієнтацією за потокозчепленням ротора (ПР) або системи прямого керування моментом (ПКМ) необхідно мати інформацію про величину й положення вектора ПР та вектора потокозчеплення статора (ПС) відповідно. Потокозчеплення виміряються за допомогою датчиків Холу або вимірювальних обмоток, але недоліки, пов'язані з такими вимірами, приводять до того, що частіше для визначення потокозчеплення ротора використовують математичні моделі або спостерігачі стану.
Можна запропонувати визначати ПР та ПС за допомогою ШНМ. Для ідентифікатора ПР була обрана рекурентна ШНМ 3(2)-12-2. Активаційними функціями нейронів схованого шару є Radbas, вихідного - Purelin. Вхідними сигналами були прийняті сигнали струмів статора, швидкість ротора й зворотні зв'язки з виходу ШНМ, затримані на один крок тренування. На виході були отримані проекції потокозчеплення ротора в ортогональній нерухомій системі.
Для нейроідентифікатора ПС в системи ПКМ пропонується 5(2)-17-2. Активаційною функцією прихованого шару прийнята функція Logsig, вихідного – Purelin. Вхідними сигналами були обрані сигнали швидкості, струму статора в ортогональній нерухомій системі координат і сигнали з виходу нейромережі, затримані на один крок тренування. Виходом даного ідентифікатора є сигнал ПС в ортогональній системі координат.
Тренування нейромереж здійснювалось за методом Левенберга–Макварта. Вектори тренувальних та цільових даних отримані в результаті роботи моделей СВК та ПКМ з традиційними датчиками ПР та ПС відповідно.
Висновки:

1. Можливість використання ШНМ в якості ідентифікаторів змінних в приводах змінного струму;
2. Використання нейроідентифікаторів зменшує чутливість систем керування до зміни параметрів двигуна.