电气传动自动化是实现工业现代化的基础,而变频调速是电气传动自动化的一项核心技术。随着变频技术向多功能化方向发展,对变频调速系统的性能有着更广泛、更深层次上的要求。电气传动系统中的各种非线性因素及参数时变性一直是困扰高性能变频调速系统实现的难题,传统的PID控制对此无能为力,而继反馈控制、状态空间控制后的第三代自动控制技术——智能控制,能够有效地克服非线性因素的影响,提高系统的鲁棒性。智能控制是目前研究的热点,有许多学者致力于将智能控制应用于电气传动领域。模糊控制与神经网络是应用最广泛的两项智能控制技术。本论文首先将模糊控制应用于变频调速系统的转速环,取代常规的PI调节器,旨在提高系统的抗干扰能力。具体实现时采用了双模糊复合控制技术,它相当于一个PID模糊控制器,但控制规则与三维输入的模糊PID控制相比却大大减少。同时由于采取模糊选通技术,避免变结构控制所带来的“抖振”问题。仿真结果表明,模糊控制与常规PID控制相比,能有效地克服非线性因素对调速系统性能的影响。本论文还利用神经网络技术实现对定子电阻的辨识。考虑电机通电运行时,定子绕组稳定温度主要取决于定子电流,可以构成一个由定子电流到定子电阻的非线性映射。先用线性系统辨识的方法大致确定系统的结构,然后用神经网络进行细致地描述,这样可以加快神经网络的收敛速度,仿真结果证明了这一点。由于考虑了温度对定子电阻阻值的影响,提高了u-i模型在低速运行时磁链观测的准确度。最后,本论文提出一种定子磁链定向的异步电机变频调速系统,由于采用了定子磁链智能观测器,并按定子磁链定向,成功地避开了转子参数,提高了系统的鲁棒性。