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）是电机驱动系统中的经典控制方法，其核心在于通过快速调节逆变器开关状态实现对电磁转矩和磁链的直接控制。传统DTC依赖滞环比较器和开关表，存在转矩脉动大、依赖电机参数等问题。

神经网络为DTC系统带来突破性改进： 智能参数整定：利用BP或RBF网络动态调整滞环带宽，替代传统固定阈值，有效抑制转矩脉动。 开关状态预测：通过LSTM网络学习历史控制数据，预测最优开关组合，减少传统查表法的延迟。 非线性补偿：针对电机参数变化问题，采用深度学习模型在线辨识定子电阻等关键参数，提升鲁棒性。

典型实现中，神经网络的输入层通常包含转矩误差、磁链误差及角度信息，输出层则直接生成PWM信号或开关状态。这种方法在电动车牵引系统、工业伺服等领域展现出更强的动态响应和抗干扰能力。