数据前向传递是指神经网络的每层结构之间通过节点的权重系数连接，输入数据从输入层进入神经网络后逐层经过权重作用向前传递的过程。参数反向修正，即反向传播训练的过程，输入数据经过网络计算后的数据结果与参考值进行对比，根据两者的误差构建目标函数，通常选取误差平方和。模型通常由输入层、隐藏层和输出层三部分组成，其中输入与输出层神经节点数由实际物理模型决定。隐藏层由一层或多层结构组成，且每层含有多个神经节点，

电机模型预测控制（Model Predictive Control for Motors，MPC for Motors）是模型预测控制技术在电机控制领域的应用。它主要用于提高电机控制的性能，如提高效率、减少损耗、增强系统的动态响应性能和鲁棒性等。

BP神经网络，全称是反向传播（Back Propagation）神经网络，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈神经网络。它是目前应用最广泛的人工神经网络之一，特别是在模式识别和函数逼近领域。

异步电机，（Asynchronous motor）也称为感应电机，是一种交流电动机，其转子转速总是略低于旋转磁场的转速，这种转速差异导致了“异步”这个名称。异步电机是工业和商业应用中最常见的电机类型之一，因其结构简单、坚固耐用、维护成本低廉而广受欢迎。1.定子：定子是电机的静止部分，由绕组（线圈）和铁心组成。当交流电流通过定子绕组时，产生一个旋转磁场。图2 异步电机转子结构。图3 异步电机启动原理

这种控制方法的特点是在控制器设计中直接对系统的“总扰动”进行估计并给予补偿，从而提高系统的控制性能。扩张状态观测器（Extended State Observer, ESO）：这是自抗扰控制的核心部分，它不仅能够观测系统的状态，还能对系统的外部扰动和未建模动态进行估计，并将这些扰动视为系统的“扩张状态”。非线性组合（Nonlinear Combination）：在自抗扰控制中，非线性组合被用来处理

正弦脉宽调制（Sinusoidal Pulse Width Modulation）是一种常用的脉宽调制技术，它在电力电子转换器和电机控制应用中用于生成近似正弦波的电压或电流波形。SPWM技术的主要目的是通过开关器件（如晶体管或IGBT）的快速切换，来模拟正弦波形的输出。