多电机调速系统在工业自动控制、电力拖动和交流调速等领域应用广泛。如何用相对低廉的成本提升系统的控制精度、减小外部干扰和系统故障对控制性能的影响成为这类复杂非线性系统的研究热点。针对三电机调速系统具有多个输入输出变量、变量之间存在相互耦合以及系统非线性程度高的特点,本文利用神经网络左右逆容错控制方法,实现了系统转速和张力的解耦、张力的观测以及故障状态下的容错控制,并对该策略的解耦效果、观测效果、容错效果以及系统的抗干扰能力进行仿真和实验研究。首先,对三电机调速系统的物理模型进行分析,建立其数学模型。基于逆系统理论对系统模型进行左可逆性分析和证明,构建系统左逆模型,实现对皮带张力的实时在线观测。其次,在实现对系统张力实时在线观测的基础上,继续构建系统的右逆模型,将系统补偿为三个互无关联的积分型子系统,实现系统的左右逆控制。通过选择合适的零极点,可以实现系统开环稳定。接着,对系统故障状态下的数学模型进行分析,构建出左右逆容错控制系统,进一步实现容错控制。在此基础上,引入神经网络逼近左右逆容错控制系统,目的是利用神经网络对非线性函数优异的拟合能力来弥补系统模型的准确性和参数变化导致逆系统构造不准确的缺陷。然后,在仿真条件下搭建三电机调速系统模型,设计PID控制器使其稳定。采集系统运行数据并对采集到的样本进行处理。根据左逆和右逆系统表达式,使用样本分别训练神经网络,构建神经网络左右逆容错控制系统,并对神经网络左右逆容错控制策略进行仿真研究。最后,基于三台矢量变频器分别驱动三台感应电机的硬件平台,对神经网络左右逆容错控制策略进行实验研究。仿真和实验结果表明,本文提出的控制策略不仅能够实现系统故障前后转速和张力的解耦以及对张力的观测,实现系统无传感器协调运行,并且能够有效抑制故障时刻转速和张力的波动,对负载扰动具有较强的鲁棒性。