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)是一种高性能电机控制技术，通过直接调节转矩和磁链来实现快速动态响应。传统DTC依赖预设的开关表，但在复杂工况下可能出现转矩脉动大、参数敏感性等问题。

神经网络为解决这些问题提供了新思路。通过构建多层感知器或递归神经网络，系统可以学习电机非线性特性，实现更精准的转矩和磁链估计。相比传统PID控制器，神经网络具有更强的自适应能力，能在线调整权重参数以应对负载突变或参数变化。

实际应用时，常采用离线训练+在线微调的策略。先利用历史数据训练网络掌握基础映射关系，再通过实时反馈信号进行参数优化。需要注意网络结构不宜过于复杂，以避免影响控制系统的实时性。

该方法的优势在于降低了系统对精确数学模型的依赖，同时能抑制传统DTC的转矩脉动问题。未来结合深度强化学习等新技术，有望进一步提升复杂工业场景下的控制鲁棒性。