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 ， 从而分别控制电机在D、Q、0坐标轴上的励磁电流和转矩电流 ， 进而控制电机转矩 。 通过控制每个矢量的动作顺序和时间以及零矢量的动作时间 ， 可以形成各种PWM波 ， 达到各种控制目的 。 例如 ， 形成具有最少开关次数的PWM波 ， 以减少开关损耗 。 目前 ， 在变频器中实际应用的矢量控制方法有两种：基于转差频率控制的矢量控制和无速度传感器的矢量控制 。
基于转差频率的矢量控制方法的稳态特性与转差频率控制方法一致 ， 但基于转差频率的矢量控制方法也需要通过坐标变换来控制电机定子电流的相位 ， 以满足一定的条件 ， 从而消除转矩-电流过渡过程中的波动 。 因此 ， 基于转差频率的矢量控制方法与转差频率控制方法相比 ， 可以大大改善输出特性 。 但这种控制方式属于闭环控制方式 ， 需要在电机上安装速度传感器 ， 所以应用范围有限 。
无速度传感器矢量控制是通过坐标变换分别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 ， 从而识别转速 。 这种控制方法具有调速范围宽、起动转矩大、运行可靠、操作方便等优点 。 但是计算复杂 ， 一般需要专门的处理器进行计算 。 因此实时性不理想 ， 控制精度受计算精度影响 。
(4)直接转矩控制
直接转矩控制是利用空间矢量坐标的概念 ， 分析交流电机在定子坐标系下的数学模型 ， 控制电机的磁链和转矩 ， 通过检测定子电阻来观测定子磁链 。 因此省略了矢量控制等复杂的变换计算 ， 系统直观简洁 ， 计算速度和精度优于矢量控制 。
所提高 。 即使在开环的状态下 ， 也能输出100%的额定转矩 ， 对于多拖动具有负荷平衡功能 。
(5)最优控制
最优控制在实际中的应用根据要求的不同而有所不同 ， 可以根据最优控制的理论对某一个控制要求进行个别参数的最优化 。 例如在高压变频器的控制应用中 ， 就成功的采用了时间分段控制和相位平移控制两种策略 ， 以实现一定条件下的电压最优波形 。
(6)其他非智能控制方式
在实际应用中 ， 还有一些非智能控制方式在变频器的控制中得以实现 ， 例如自适应控制、滑模变结构控制、差频控制、环流控制、频率控制等 。
2.2智能控制方式
智能控制方式主要有神经网络控制、模糊控制、专家系统、学习控制等 。 在变频器的控制中采用智能控制方式在具体应用中有一些成功的范例 。
(1)神经网络控制
神经网络控制方式应用在变频器的控制中 ， 一般是进行比较复杂的系统控制 ， 这时对于系统的模型了解甚少 ， 因此神经网络既要完成系统辨识的功能 ， 又要进行控制 。 而且神经网络控制方式可以同时控制多个变频器 ， 因此在多个变频器级联时进行控制比较适合 。 但是神经网络的层数太多或者算法过于复杂都会在具体应用中带来不少实际困难 。
【变频器内部电路原理图详解 变频器原理图】(2)模糊控制
模糊控制算法用于控制变频器的电压和频率 ， 使电动机的升速时间得到控制 ， 以避免升速过快对电机使用寿命的影响以及升速过慢影响工作效率 。 模糊控制的关键在于论域、隶属度以及模糊级别的划分 ， 这种控制方式尤其适用于多输入单输出的控制系统 。