直接转矩控制技术是继矢量控制技术之后,发展起来的又一种高性能交流调速技术。自问世以来,就以其控制思想直接、系统结构简洁、优良的动静态性能和易于数字化实现等优点受到广泛关注并得到了快速的发展。其基本思想是在保持磁链幅值不变的情况下,通过调整定子磁链的旋转速度来改变定子磁链与转子磁链间的夹角,以达到控制电磁转矩,进而控制电机转速的目的。与矢量控制相比,直接转矩控制的主要优点是不需要复杂的坐标变换,直接对电机的磁链和转矩进行控制。该技术在某些领域已得到了成功的应用,但是作为一种新方法,其在理论和实际应用方面均存在诸多不足,有待进一步的完善。本文从异步电机的数学模型入手,深入分析了直接转矩控制技术的原理和系统结构,发现对定子磁链偏差、转矩偏差的判断和电压空间矢量的选择是影响系统主要性能的关键。据此,为了改善定子磁链轨迹和抑制转矩脉动,对直接转矩控制的开关状态选择表进行了多种改进。首先,细化定子磁链偏差和电磁转矩偏差,增加开关状态选择表中磁链滞环比较器输出状态和转矩滞环比较器输出状态的组合数,同时优化电压空间矢量的选择,以实现对定子磁链和转矩更加精确调节。其次,将模糊逻辑引入到直接转矩控制系统中,采用新型模糊控制器替代传统的磁链转矩两点式Bang-Bang控制,利用隶属度函数对磁链转矩偏差进行辨识,综合考虑磁链和转矩的偏差大小程度,达到大误差大调节,小误差精调节的目的。仿真结果表明,模糊逻辑电压矢量控制器使系统具有更快的动态响应,定子磁链轨迹非常接近圆形,转矩脉动被抑制在很小范围内。最后,用神经网络实现了电压空间矢量选择功能。神经网络电压矢量控制器采用具有前向型网络结构和误差反向传播的BP神经网络,对其进行离线训练,在线控制。由于神经网络的较强容差能力,提高了整个系统的鲁棒性,另外,神经网络并行运算的特性使其具有很快的运算速度,能够进一步提高开关频率,从而拥有良好的动态响应能力。为了对三种改进方法进行比较分析,在Matlab上分别搭建了采用以上各种控制算法的系统模型,并进行了仿真论证,仿真结果证明各种控制方案均切实可行,达到了预期效果。