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在传统直接转矩控制（DTC）的基础上引入模糊逻辑和神经网络,形成一种新型的模糊神经网络DTC策略,并将其应用到风能模拟系统中。利用神经网络建立DTC系统的定子磁链观测器,并引入多群体协同进化粒子群（MCPSO）算法对其进行网络训练。实验结果表明,与传统DTC相比,模糊神经网络DTC更能减小低速运行时极易出现的转矩和磁链脉动,在稳定性、动态响应、鲁棒性和实时性方面都有明显的改善。