基于神经网络的异步电机广义预测控制是一种先进的控制策略，结合了神经网络的自适应学习能力和广义预测控制的优化特性。该方法利用神经网络对异步电机的非线性动态特性进行建模和预测，通过在线调整网络参数来适应电机运行条件的变化。广义预测控制算法基于神经网络的预测输出，滚动优化控制序列，实现对电机转速、转矩等变量的精确跟踪。该控制方法能够有效克服传统控制策略在处理非线性、时变系统中的局限性，提高系统的鲁棒性和动态响应性能，适用于高性能调速、节能运行等工业应用场景。