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省去了矢量控制等

的變換計算，系統直觀、簡潔，計算速度和精度都比矢量控制方式有所提高。即使在開環的

下，也能輸出 100%的額定轉矩，對于多拖動具有負荷平衡功能。

　　（4）最優控制

　　最優控制在中的應用根據要求的不同而有所不同，可以根據最優控制的理論對某一個控制要求進行個別參數的最優化。例如在高壓變頻器的控制應用中，就成功的采用了時間分段控制和相位平移控制兩種策略，以實現條件下的電壓最優波形。

　　B.智能控制方式

　　（1）神經網絡控制

　　神經網絡控制方式應用在變頻器的控制中，是進行比較的系統控制，對于系統的模型了解甚少，神經網絡既要完成系統辨識的功能，又要進行控制。而且神經網絡控制方式可以控制多個變頻器，在多個變頻器級聯時進行控制比較適合。但是神經網絡的層數太多算法過于都會在具體應用中帶來不少困難。

　　（2）模糊控制

　　模糊控制算法用于控制變頻器的電壓和頻率，使電動機的升速時間得到控制，以避免升速過快對電機使用壽命的影響以及升速過慢影響工作效率。模糊控制的關鍵在于論域、隸屬度以及模糊級別的劃分，這種控制方式尤其適用于多輸入單輸出的控制系統。

　　（3）專家系統

　　專家系統是所謂 “專家”的經驗進行控制的一種控制方式，，專家系統中要建立一個專家庫，存放的專家信息，還要有推理機制，以便于根據已知信息尋求理想的控制結果。專家庫與推理機制的設計是尤為重要的，關系著專家系統控制的優劣。應用專家系統既可以控制變頻器的電壓，又可以控制其電流。

　　（4）學習控制

　　學習控制主要是用于重復性的輸入，而規則的 PWM信號（例如中心調制PWM）恰好滿足條件，學習控制也于變頻器的控制中[24].學習控制不了解太多的系統信息，但是1~2個學習周期，快速性較差，而且，學習控制的算法中有時實現超前環節，這用模擬器件是無法實現的，，學習控制還涉及到一個穩定性的問題，在應用時要特別注意。