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第第页变频器的常用掌控方式及工作原理变频器的常用掌控方式

1.非智能掌控方式

（1）V/f掌控

V/f掌控是为了得到理想的转矩—速度特性，基于在更改频率进行调速的同时，又要保证的磁通不变的思想而提出的，通用型基本上都接受这种掌控方式。V/f掌控变频器结构特别简单，但是这种变频器接受开环掌控方式，不能达到较高的掌控性能，而且，在低频时，必需进行转矩补偿，以更改低频转矩特性。

（2）转差频率掌控

转差频率掌控是一种直接掌控转矩的掌控方式，它是在V/f掌控的基础上，依照知道的实际转速对应的电源频率，并依据希望得到的转矩来调整变频器的输出频率，就可以使电动机具有对应的输出转矩。这种掌控方式，在掌控系统中需要安装速度，有时还加有电流反馈，对频率和电流进行掌控，因此，这是一种闭环掌控方式，可以使变频器具有良好的稳定性，并对急速的加减速和负载变动有良好的响应特性。

（3）直接转矩掌控

直接转矩掌控是利用空间矢量坐标的概念，在定子坐标系下分析交流电动机的数学模型，掌控电动机的磁链和转矩，通过检测定子电阻来达到观测定子磁链的目的，因此省去了矢量掌控等多而杂的变换计算，系统直观、简洁，计算速度和精度都比矢量掌控方式有所提高。即使在开环的状态下，也能输出100%的额定转矩，对于多拖动具有负荷平衡功能。

（4）较优掌控

较优掌控在实际中的应用依据要求的不同而有所不同，可以依据较优掌控的理论对某一个掌控要求进行个别参数的优化。例如在高压变频器的掌控应用中，就成功的接受了时间分段掌控和相位平移掌控两种策略，以实现确定条件下的电压较优波形。

2.智能掌控方式

（1）神经网络掌控

神经网络掌控方式应用在变频器的掌控中，一般是进行比较多而杂的系统掌控，这时对于系统的模型了解甚少，因此神经网络既要完成系统辨识的功能，又要进行掌控。而且神经网络掌控方式可以同时掌控多个变频器，因此在多个变频器级联时进行掌控比较适合。但是神经网络的层数太多或者算法过于多而杂都会在实在应用中带来不少实际困难。

（2）模糊掌控

模糊掌控算法用于掌控变频器的电压和频率，使电动机的升速时间得到掌控，以避开升速过快对电机使用寿命的影响以及升速过慢影响工作效率。模糊掌控的关键在于论域、隶属度以及模糊级别的划分，这种掌控方式尤其适用于多输入单输出的掌控系统。

（3）专家系统

专家系统是利用所谓“专家”的阅历进行掌控的一种掌控方式，因此，专家系统中一般要建立一个专家库，存放确定的专家信息，另外还要有推理机制，以便于依据已知信息寻求理想的掌控结果。专家库与推理机制的设计是尤为紧要的，关系着专家系统掌控的优劣。应用专家系统既可以掌控变频器的电压，又可以掌控其电流。

（4）学习掌控

学习掌控紧要是用于重复性的输入，而规定的PWM信号（例如中心调制PWM）恰好充分这个条件，因此学习掌控也可用于变频器的掌控中.学习掌控不需要了解太多的系统信息，但是需要1～2个学习周期，因此快速性相对较差，而

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