基于模糊神经网络的直接转矩控制

直接转矩控制与矢量控制相比,具有结构简单和鲁棒性强等优点。但直接转矩基于两点式控制原理,不可避免地产生转矩脉动,在控制精度要求较高的工业领域,传统的直接转矩控制技术无法满足控制要求。提出一种基于模糊神经网络的智能控制算法应用于直接转矩系统中。在MATLAB中进行仿真验证,结果表明,基于智能算法的直接转矩控制系统具有良好的动态性能和鲁棒性能,有效地抑制了转矩脉动。