变频器的智能控制方式主要有神经网络控制，模糊控制，专家系统控制，学习控制等。
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。神经网络的层数太多或者算法过于复杂，会在具体应用中带来不少实际困难
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，以避免升遠模糊控制快对电动机使用寿命的影响以及升速过慢影响工作效率。这种控制方式尤其适用于多输入单输出的控制系统。
专家系统控制
专家系统是利用所谓“专家”的经验进行控制的- ~种控制方式，因此，专家系统中一般要建3专家系统一个专家库， 存放-一定的专家信息，另外还要有推理机制，以便于根据已知信息寻求理想的制结果。专家库与推理机制的设计是尤为重要的，关系着专家系统控制的优劣。应用专家系统既可以控制变频器的电压，又可以控制其电流学习。
学习控制
控制学习控制不需要了解太多的系统信息，但是需要1~2个学习周期，因此快速性相对较差。
学习控制的算法中有时需要实现超前环节，这用模拟器件是无法实现的:同时，学习技都涉及一个稳定性的问题，在应用时要特别注意
PS:单一的控制方式有着各自的优缺点，并没有“万能”的控制方式，在有些控制场合，需将一些控制方式结合起来，例如将学习控制与神经网络控制相结合，自适应控制与模糊控制结合，直接转矩控制与神经网络控制相结合，或者称之为“混合控制”，这样取长补短，控制:果将会更好。随着电力电子技术、微电子技术、计算机网络等高新技术的发展，未来的变频器控制方式变得更加科学、更加合适。
