襄陽源創(chuàng)電氣小王告訴我們:變頻控制更多的采用的是只能控制的方式，只能控制在變頻器的實際應用案例中也有了很多的成功案例，為變頻器的控制方式增加了更多的亮點。

 

    ①神經(jīng)網(wǎng)絡控制

 

    神經(jīng)網(wǎng)絡控制方式應用在變頻器的控制中，一般是進行比較復雜的系統(tǒng)控制，這時對于系統(tǒng)的模型了解甚少，因此神經(jīng)網(wǎng)絡既要完成系統(tǒng)辨識的功能，又要進行控制。神經(jīng)網(wǎng)絡控制方式可以同時控制多個變頻器，因此在多個變頻器級聯(lián)時進行控制比較適合。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)太多或者算法過于復雜，都會給具體應用帶來不少實際困難。

 

    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動機使用壽命的影響以及升速過慢對工作效率的影響。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(tǒng)。

 

    ③專家系統(tǒng)

 

    專家系統(tǒng)是利用所謂“專家”的經(jīng)驗進行控制的一種控制方式，因此，專家系統(tǒng)中一般要建立一個專家?guī)?，存放一定的專家信息，另外還要有推理機制，以便于根據(jù)已知信息尋求理想的控制結(jié)果。專家?guī)炫c推理機制的設計尤為重要，關系著專家系統(tǒng)控制的優(yōu)劣。應用專家系統(tǒng)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(guī)則的PWM信號(如中心調(diào)制PWM)恰好滿足這個條件，因此學習控制也可以用于變頻器的控制中。學習控制不需要了解太多的系統(tǒng)信息，但是需要1~2個學習周期，因此快速性相對較差，而且，學習控制的算法中有時需要實現(xiàn)超前環(huán)節(jié)，這用模擬器件是無法實現(xiàn)的，同時，學習控制還設計一個穩(wěn)定性的問題，在應用時需要注意。

 

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