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研究了一种基于泛化回归神经网络（GRNN）的永磁同步电动机（PMSM）直接转矩控制（DTC）策略。在策略中，利用设计的GRNN控制器替换传统PMSM—DTC转矩及磁链滞环控制器和开关状态选择表，通过GRNN对输入数据不断优化选择能力，它可以有效地解决由于传统Pang—Pang型滞环控制器引起的系统转矩脉动过大问题。同时，通过仿真验证了基于新型GRNN控制器的PMSM—DTC系统的控制性能。仿真结果表明：通过与常规的PMSM—DTC仿真结果相比较，新策略仍然具有较好的快速动态特性，尤其是系统稳态性能得到了明