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變頻器是一種常用的電能控制裝置，具有非常好的節(jié)能省電的作用，在很多的電子設備上都有一定的應用。變頻器具有兩種控制方式一種是非智能控制方式和智能控制方式，用戶在使用變頻器的時候?qū)τ谶@兩種控制方式都是需要了解的，在以后使用變頻器的時候會更加的便捷，今天小編就來為大家具體介紹一下這兩種變頻器的控制方式吧。

一、?非智能控制方式

在交流變頻器中使用的非智能控制方式有V/f協(xié)調(diào)控制、轉(zhuǎn)差頻率控制、矢量控制、直接轉(zhuǎn)矩控制等。

（1）V/f控制

V/f控制是為了得到理想的轉(zhuǎn)矩-速度特性，基于在改變電源頻率進行調(diào)速的同時，又要保證電動機的磁通不變的思想而提出的，通用型變頻器基本上都采用這種控制方式。V/f控制變頻器結(jié)構(gòu)非常簡單，但是這種變頻器采用開環(huán)控制方式，不能達到較高的控制性能，而且，在低頻時，必須進行轉(zhuǎn)矩補償，以改變低頻轉(zhuǎn)矩特性。

（2）轉(zhuǎn)差頻率控制

轉(zhuǎn)差頻率控制是一種直接控制轉(zhuǎn)矩的控制方式，它是在V/f控制的基礎上，按照知道異步電動機的實際轉(zhuǎn)速對應的電源頻率，并根據(jù)希望得到的轉(zhuǎn)矩來調(diào)節(jié)變頻器的輸出頻率，就可以使電動機具有對應的輸出轉(zhuǎn)矩。這種控制方式，在控制系統(tǒng)中需要安裝速度傳感器，有時還加有電流反饋，對頻率和電流進行控制，因此，這是一種閉環(huán)控制方式，可以使變頻器具有良好的穩(wěn)定性，并對急速的加減速和負載變動有良好的響應特性。

（3）矢量控制

矢量控制是通過矢量坐標電路控制電動機定子電流的大小和相位，以達到對電動機在d、q、0坐標軸系中的勵磁電流和轉(zhuǎn)矩電流分別進行控制，進而達到控制電動機轉(zhuǎn)矩的目的。通過控制各矢量的作用順序和時間以及零矢量的作用時間，又可以形成各種PWM波，達到各種不同的控制目的。

（4）直接轉(zhuǎn)矩控制

直接轉(zhuǎn)矩控制是利用空間矢量坐標的概念，在定子坐標系下分析交流電動機的數(shù)學模型，控制電動機的磁鏈和轉(zhuǎn)矩，通過檢測定子電阻來達到觀測定子磁鏈的目的，因此省去了矢量控制等復雜的變換計算，系統(tǒng)直觀、簡潔，計算速度和精度都比矢量控制方式有所提高。即使在開環(huán)的狀態(tài)下，也能輸出100%的額定轉(zhuǎn)矩，對于多拖動具有負荷平衡功能。

（5）最優(yōu)控制

最優(yōu)控制在實際中的應用根據(jù)要求的不同而有所不同，可以根據(jù)最優(yōu)控制的理論對某一個控制要求進行個別參數(shù)的最優(yōu)化。例如在高壓變頻器的控制應用中，就成功的采用了時間分段控制和相位平移控制兩種策略，以實現(xiàn)一定條件下的電壓最優(yōu)波形。

二、智能控制方式

智能控制方式主要有神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊控制、專家系統(tǒng)、學習控制等。在變頻器的控制中采用智能控制方式在具體應用中有一些成功的范例。

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。而且神經(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在具體應用中帶來不少實際困難。

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機使用壽命的影響以及升速過慢影響工作效率。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)。
? ? （6）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)欤娣乓欢ǖ膶＜倚畔?，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推理機制的設計是尤為重要的，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。

（7）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（例如中心調(diào)制PWM）恰好滿足這個條件，因此學習控制也可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，學習控制還涉及到一個穩(wěn)定性的問題，在應用時要特別注意。