参考模型的选择选取适当的参考模型可以提供所需的参考输出，即期望的系统速度响应。参考模型选为一阶惯性环节，其传递函数为（s）=Y（s）U（s）=1Ts+1，指数形式为y（t）=1-etTu（t），式中：T时间常数；u（t）参考模型的阶跃输入；y（t）参考模型输出。
通过选取T值，可获得所需的指数形式速度曲线。运动方程和时滞补偿器设计直线永磁同步电动机的速度微分方程为v^=kfMniq-BnMnv^-1MnFn，式中：Mn、Bn分别为动子质量的标称值和黏滞摩擦系数的标称值；Fn负载阻力标称值；iq不考虑负载阻力扰动、动子质量变化、黏滞摩擦系数变化情况下电流指令信号。由e=v^-y和Ⅹe=v^-Ⅹy，取李雅普诺夫函数为V=e2/2，则V=eⅩe.选取Ⅹe=-ge（g>0），则V=-ge2<0，从而使系统满足渐进稳定。可推出iq=（m-g）Mnkfe-mMn-Bnkfv^+1kfFn+mMnkfu，其中，m=1/T；kf=f/，f为永磁体磁通。
为进一步提高系统的抗扰能力，还需考虑负载阻力Ff扰动、黏滞摩擦系数B、动子质量M变化的情况。通过时滞补偿器补偿上述扰动后，电流指令信号变为iT= （1）时滞补偿器的设计和永磁体磁通辨识参考文献=<2>. 模糊控制器的设计模糊控制器的作用是根据误差e和误差变化率e产生合适的电流指令iT，使得控制系统准确跟踪实际速度并使性能最优。首先确定e、Ⅹe、iT的最大值，再将e、Ⅹe、iT的实际值分别除以其最大值并加以1限幅后得到其归一值。对每个变量均定义五个模糊子集：NL（负大），NS（负小），Z（零），PS（正小），PL（正大）。采用三角形、对称、全交迭的隶属度函数。隶属度函数的可调参数只有三个：c1（e），c2（Ⅹe），c3（iT），且变化范围均为（0，1）。根据经验<5>，确定11条控制规则如所示，中下角标为规则编号。 模糊神经网络控制器为了实时修正模糊控制器的隶属度参数c1、c2、c3，采用一个五层前馈型模糊神经网络来完成模糊控制的功能。其结构如2所示。中方块代表自适应结点，圆圈为固定结点。 各层的功能如下：第一层输入层，有两个结点。输入为e和Ⅹe的实际值，输出为其归一值。 第二层模糊化层，两组各五个结点，对应五个模糊子集。输出为e/Ⅹe对每个模糊子集的隶属度，如NL（e），NS（e），。可调参数为c1、c2。 第三层规则层，有11个结点，对应11条模糊控制规则。在每个结点中，将该规则两个条件成立的隶属度相乘得到该规则的激活强度wi（i=1，2，，11）后输出。 由仿真和实验结果可以看出，基于模型参考自适应模糊神经网络设计的速度控制器的在线辨识，使直线永磁同步电动机的端部效应得到补偿，运行特性得到改善，证明了该方法的有效性和实用性以及具有很强的抗扰性能和鲁棒性能。模糊神经网络在实际应用中输入变量的个数受到限制，主要原因是计算机处理的信息量太大，很难满足实时性要求。
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