变频调速技术是现代电力驱动技术的重要发展方向，作为变频调速系统的核心，西门子变频器的性能越来越成为速度控制性能的决定性因素，制造过程除外逆变器本身。的在条件之外，逆变器采用何种控制方法也非常重要。基于工业现实，本文回顾了近年来各种逆变器控制方式的特点，并展望了未来的发展方向。
1、变频器的基本结构
是将商用的频率电源(50hz或60hz)转换成各种频率的交流电源，以实现电动机的变速运作的装置，其中控制电路完成主电路的控制。此外，整流电路将交流电转换为直流电，直流电的中间电路使整流电路的输出顺畅，逆变器电路将直流电转换为交流电。对于需要大量计算的转换器，例如矢量控制逆变器、cpus和一些用于扭矩计算的相应电路有时也需要。1.2频率转换器有各种分类方法。根据主电路的工作方式，可分为电压型逆变器和电流型逆变器。根据开关模式的分类，可分为娇控逆变器、普华永道控制逆变器和高载波频率。pwm控制逆变器;根据工作原理可分为v/f控制逆变器、差频控制逆变器和矢量控制逆变器;根据用途分类可分为一般变频器、高性能特殊变频器、高频逆变器、单相逆变器和三相逆变器。
2、变频器常用的控制方式。
2.1 非智能控制方式
西门子变频器采用的非智能控制方法有协调控制、频率控制、矢量控制和转矩控制。
(1) V/f控制
V/f控制是为了获得理想的转矩 - 速度特性，基于改变电源频率来调节速度的想法，同时保证电机的磁通量不变。控制的种类。 V/f控制逆变器结构非常简单，但逆变器采用开环控制方式，不能实现高控制性能。此外，在低频时，必须执行转矩补偿以改变低频转矩特性。
(2) 转差频率控制
滑差频率控制是一种直接控制扭矩的控制方法。它基于V/f控制，并且已知与异步电动机的实际速度对应的电源频率，并且根据期望的转矩调节逆变器。通过输出频率，电动机可以具有相应的输出转矩。这种控制方法需要在plc控制系统中安装速度传感器，有时需要电流反馈来控制频率和电流。因此，这是一种闭环控制模式，它可以使变频器具有良好的稳定性和快速的加减速和负载变化具有良好的响应特性。
(3) 矢量控制
矢量控制是通过矢量坐标电路控制电机定子电流的大小和相位，分别控制d，q，0坐标轴系统中电机的励磁电流和转矩电流，从而达到目的。控制电机扭矩。通过控制每个矢量的序列和时间以及零矢量的动作时间，可以形成各种PWM波以实现各种控制目的。例如，形成具有最少切换次数的PWM波以减少切换损耗。目前，实际应用于变频器的矢量控制方法主要包括两种基于滑差频率控制的矢量控制方法和无速度传感器的矢量控制方法。 基于滑差频率的矢量控制方法与滑差频率控制方法的稳态特性一致，但基于滑差频率的矢量控制也通过坐标变换控制电机定子电流的相位，以满足一定的条件。消除扭矩电流转换过程中的波动。因此，与滑差频率控制方法相比，基于滑差频率的矢量控制方法可以在输出特性方面得到极大改善。然而，该控制方法是闭环控制方法，并且速度传感器需要安装在电动机上，因此应用范围受到限制。 无速度传感器矢量控制分别通过坐标变换处理控制励磁电流和转矩电流，然后通过控制电机定子绕组上的电压和电流来控制励磁电流和转矩电流，以识别励磁电流和转矩当前。
(4) 直接转矩控制
直接转矩控制采用空间矢量坐标的概念，分析定子坐标系中交流电机的数学模型，控制电机的磁链和转矩，通过检测定子电阻检测定子磁链，从而消除了需要对于矢量控制等复杂变换计算，系统直观简洁，与矢量控制方法相比，计算速度和精度得到提高。
(5) 最优控制
在实际应用中，最优控制的应用因需要而不同，针对具体的控制要求，可以根据最优控制理论对各参数进行优化。例如，在高压变频器的控制应用中，成功地采用了时间分段和相移两种控制策略，在一定条件下实现了最佳电压波形。
(6)在其它非智能控制方法的实际应用中，实现了自适应控制、滑模变结构控制、差动频率控制、循环电流控制、频率控制等非智能控制方法。
2.2智能控制方法智能控制方法主要包括神经网络控制。
(1)变频器的控制采用神经网络控制-神经网络控制方法。一般来说，它执行相对复杂的系统控制。目前，对该系统的模型知之甚少，因此，神经网络必须完成系统的识别和控制功能。
(2)采用模糊控制算法控制变频器的电压和频率，控制电机的加速时间，避免速度过快对电机使用寿命的影响，缓慢提高工作效率。模糊控制的关键在于域的划分、隶属度的划分和模糊水平的划分，该控制方法特别适用于多输入单输出plc控制系统.
(3)专家系统专家系统是一种利用所谓“专家”经验的控制方法。因此，在专家系统中，专家数据库通常被构建以存储某些专家信息，并且还存在促进寻求期望控制结果的信息的推理机制，专家数据库的设计和推理机制尤为重要，这与专家系统控制的优缺点有关。
(4)学习控制学习控制主要用于重复输入，常规的脉宽调制信号(如中央调制脉宽调制)正好满足这一条件，因此学习控制也可用于控制变频器。
学习控制不需要知道太多系统信息，但需要1~2个学习周期，因此速度相对较差。此外，学习控制算法有时需要实现高级链接，这是模拟设备无法实现的。学习控制也涉及稳定性问题，在应用时应特别注意。
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