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直接转矩控制系统具有动态响应快、控制性能优越、控制结构简单等优点，它基本上解决了矢量控制系统中计算量大、控制结构复杂、对系统结构参数的依赖等问题。在低速时，传统的直接转矩控制技术具有转矩脉动大即带负载能力差、转速控制精度低等缺点。为了提高直接转矩控制系统的带负载能力和提高转速响应精度，本文通过构建多种智能控制算法如BP神经网络、模糊BP神经网络以及遗传BP神经网络来改善控制性能，通过比较仿真结果，选择出最适合在低速状态下直接转矩控制系统的控制算法，使得直接转矩控制系统不仅在额定转速范围内满足控制性能