神經網路控制方式

神經網路控制方式套用在變頻器的控制中，一般是進行比較複雜的系統控制，這時對於系統的模型了解甚少，因此神經網路既要完成系統辨識的功能，又要進行控制。而且神經網路控制方式可以同時控制多個變頻器，因此在多個變頻器級聯時進行控制比較適合。但是神經網路的層數太多或者算法過於複雜都會在具體套用中帶來不少實際困難。

神經網路控制是20世紀80年代末期發展起來的自動控制領域的前沿學科之一。它是智慧型控制的一個新的分支，為解決複雜的非線性、不確定、不確知系統的控制問題開闢了新途徑。神經網路控制是(人工)神經網路理論與控制理論相結合的產物，是發展中的學科。它匯集了包括數學、生物學、神經生理學、腦科學、遺傳學、人工智慧、計算機科學、自動控制等學科的理論、技術、方法及研究成果。在控制領域，將具有學習能力的控制系統稱為學習控制系統，屬於智慧型控制系統。神經控制是有學習能力的，屬於學習控制，是智慧型控制的一個分支。