电机的智能驱动与控制有哪些理论和方法？一文讲清

智能电机驱动和控制
摘要： 智能电机驱动和控制，是最近几十年来研究的热点，它是控制、传动、驱动和检测技术的综合应用。它的特点是智能、安全、低耗能、高效、无极调速、可靠性好以及优越的调节性能等。本文首先介绍其基本概念，然后从不同角度加以分析，着重介绍了智能电机驱动和控制的主要理论和方法，最后总结普遍存在的主要问题和未来发展趋势。



关键词：智能电机；驱动与控制；理论和方法

1. 绪论
传统的电机控制方法主要是直接控制电机转速，但传统的控制方法带来了不足，比如功率性能低、可靠度较差和效率较低等问题。智能电机驱动和控制，是最近几十年来研究的热点，它是控制、传动、驱动和检测技术的综合应用。智能电机驱动和控制，其具体指由智能驱动装置对各种电机的转速、扭矩测量，并可进行自动控制的过程，可实现对电机的智能控制，提高设备能效和可靠性，改善体系的经济性和可靠性，节能降耗。

智能电机驱动和控制的一般要求是：实时的数字控制，让调速无级调节；有效的消除或减轻热负荷，有无搭配的磁控制电机，比传统电机驱动器更高的效率；自动化检测电机状态，以正确控制电机操作，避免电机故障；无极调整，使用可靠，维修运损低，精度可调，稳定性好，声音较小，运行可靠；可靠性，安全性和使用寿命等要求。常见的智能电机驱动和控制方法有：PID调节技术、统计建模技术、模糊逻辑控制器技术、神经网络控制技术、模型辨识及自适应技术等。

2. PID调节技术

PID（比例–积分–微分）调节技术是智能电机运行的基本方法，它用PID控制算法将输入、输出和误差进行实时监测和控制，使得变速器能够响应环境变化，从而达到更好的发动机控制效果。该方法可以满足电机效率、动力以及调速幅度等在不同条件下的要求，但是由于PID的参数会因环境变化而发生变化，所以PID需要实时调整。

3. 统计建模技术

统计建模技术是基于聚类分析或其他统计分析技术，通过分析不同状态下的运行数据，建立电机状态的特征函数，从而达到对电机的实时监测和模型预测，从而实现电机的智能控制。

4. 模糊逻辑控制器技术

模糊逻辑控制器技术是智能电机控制中常用的技术，它利用模糊的思想，把模糊量化的规则库用于模糊控制，从而实现实时的调整，它可