基于神经网络的直接转矩控制

资 源 简 介

基于神经网络的直接转矩控制

详 情 说 明

直接转矩控制(DTC)是一种高性能的电机控制技术，通过直接控制电机的转矩和磁链来实现快速响应。传统DTC依赖预制的开关表和PI调节器，但在复杂工况下容易产生转矩脉动和参数敏感性问题。

神经网络的应用为DTC带来了新的突破。不同于传统方法的固定算法架构，神经网络具有以下显著优势：1) 能够在线学习电机参数变化，自动调整控制策略；2) 通过训练数据可以识别非线性系统特性；3) 具备自适应能力应对负载扰动。典型的实现方案采用多层感知机或循环神经网络结构，输入层接收转矩误差、磁链误差等信号，输出层生成最优开关状态。

在实际应用中，神经网络的训练是关键环节。需要采集电机在各种工况下的运行数据，包括稳态和动态过程。训练完成的网络控制器可以实时处理传感器信号，相比传统方法能减少约30-50%的转矩脉动。这种智能控制方式特别适合电动汽车、工业机器人等对动态性能要求高的场景。