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方式主要有神經網絡控制、模糊控制、專家系統(tǒng)、學習控制等。在調速電機變頻器的控制中采用智能控制方式有一成功的范例些。
（1）神經網絡控制。神經網絡控制方式應用在減速電機變頻器的控制中，一般是進行比較復雜的系統(tǒng)控制。這時對應系統(tǒng)的模型了解甚少，因此神經網絡既要完成 系統(tǒng)辨識的功能，又要進行控制。而且神經網絡控制方式可以同時控制多個減速電機變頻器，因此比適合在多個減速電機變頻器級聯時進行控制。但是神經網絡的層 數太多或者算法過于復雜，都會在具體應用中帶來不少困難。
（2）模糊控制。模糊控制算法用于控制減速電機變頻器的電壓和頻率，使電動機的升速時間得到控制，以避免升速過快對電動機使用壽命的影響，及升速過慢對工 作效率的影響。模糊控制的關鍵在于論域、隸屬度以及模糊級別的劃分。這種控制方式尤其適用于多輸入單輸出的控制系統(tǒng)。
(3)專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是利用所謂“專家”的經驗進行控制的一種控制方式，因此，專家系統(tǒng)中一般要建立一個專家?guī)欤娣乓欢ǖ膶＜倚畔ⅰＡ硗膺�有有推理 機制，以便于根據已知信息尋求理想的控制結果。專家?guī)炫c推理機制的設計尤為重要，關系著專家系統(tǒng)控制的優(yōu)劣。應用專家系統(tǒng)既可以控制減速電機變頻器的電 壓，有可以控制其電流。
(4)學習控制。學習控制主要適用于重復性的輸入，而規(guī)則的PWM信號（如中心調制PWM）恰好滿足這個條件，因此學習控制也可用于調速電機變頻器的控制中。學習控制不需要了解太多的系統(tǒng)信息，但是需要1-2個學習周期，因此快速性相對較差。而且學習控制的算法中有時需要實現超前環(huán)節(jié)，這是用模擬器件無法實現的。同時，學習控制還涉及穩(wěn)定性的問題，在應用時要特別注意。
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