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为提高汽轮发电机组励磁与汽门系统机端电压和功角的控制性能，提出了基于在线学习和自抗扰控制（ADRC）的神经网络逆鲁棒控制方法．首先，将神经网络逆（ANN）与被控励磁汽门系统组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统；然后，基于ADRC，设计了用于在线估计复合伪线性系统状态和扰动的ESO，解决了神经网络逆在线学习时训练样本获取的难题，并在设计的伪控制量中对扰动进行补偿，基于线性系统理论证明了ESO的收敛性并针对励磁子系统和汽门子系统与神经网络逆系统组成的伪线性复合系统分别设计整数阶PID控制器和分数阶PI