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

基于神经网络的直接转矩控制是一种融合智能算法与传统电机控制技术的前沿方法。该系统采用神经网络作为核心控制器，取代传统PID或其他线性控制器，能够更好地处理电机运行中的非线性和时变特性。

在直接转矩控制(DTC)框架中，神经网络主要承担三个关键角色：首先作为转矩和磁链观测器，利用其强大的非线性映射能力提高状态观测精度；其次作为开关表选择器，通过学习最优开关矢量决策来减小转矩脉动；最后作为参数自适应调节器，实时调整控制参数以适应负载变化。

与传统方法相比，神经网络控制的优势在于其自学习和自适应特性。系统可以在线更新网络权重，自动适应电机参数变化和外部扰动，显著提高了控制系统的鲁棒性。特别是对于永磁同步电机等复杂被控对象，神经网络能够有效解决交叉耦合、磁饱和等非线性问题。

实际应用中通常采用多层感知器或递归神经网络结构，输入层接收电机状态变量，经过隐含层非线性处理后，输出层产生最优控制信号。训练过程可采用离线学习与在线微调相结合的策略，既保证初始性能又维持持续优化能力。