 传统的直接转矩控制方法，6扇区电压矢量选择会...)
异步电机/感应电机直接转矩控制(两电平12扇区) 传统的直接转矩控制方法，6扇区电压矢量选择会导致磁链控制不对称、转矩脉动大等问题，改进型(两电平12扇区)的直接转矩控制将扇区细分为12扇区，仿真结果表明磁链轨迹、转速及转矩脉动明显变小，异步电机三相定子电流波形更加圆滑，更加接近于正弦波形。
直接转矩控制（DTC）玩的就是快速响应和动态性能，但传统六扇区方案总让人感觉差点意思——磁链轨迹画出来像被狗啃过，转矩波形自带抽搐特效。最近折腾了两电平12扇区方案，发现这玩意儿才是强迫症患者的福音。
先看传统六扇区的尴尬：一个圆周分成六块，每块60度。电机转起来的时候，磁链矢量在扇区间跳转会突然"急刹车"，导致磁链轨迹呈现明显多边形特征。就好比用六边形轮子开车，能不颠簸么？
升级到12扇区后，每个扇区30度。关键操作是把每个60度扇区再砍成两半：
theta = np.arctan2(psi_beta, psi_alpha) # 磁链角度 sector = int(np.degrees(theta) // 30) % 12这个简单的角度映射让矢量选择从6选1变成12选1，相当于把导航路线从国道升级到城市快速路。
电压矢量表也得重新洗牌。传统方案每个扇区对应3个备选矢量，现在每个子扇区需要更精准的矢量组合：
// 12扇区电压矢量选择表 uint8_t voltage_table[12][3] = { {V1, V2, V0}, // 扇区0 {V2, V3, V7}, // 扇区1 // ... 省略中间10个扇区 {V12, V1, V0} // 扇区11 };实际选矢量时要玩三重判断：磁链偏差、转矩偏差、当前转速。这就像在自助餐厅选菜——得同时考虑营养搭配（磁链）和吃饱需求（转矩），还得注意别吃撑（过调制）。
仿真结果最有说服力。用Python做个简单对比实验：
plt.subplot(2,1,1) plt.plot(t6, flux6, label='6 sector') plt.plot(t12, flux12, '--', label='12 sector') plt.title('Flux trajectory comparison') plt.subplot(2,1,2) plt.plot(t6, torque6, label='6 sector') plt.plot(t12, torque12, '--', label='12 sector') plt.ylabel('Torque ripple')跑出来的波形特别治愈——12扇区的磁链圆得像用圆规画的，转矩脉动从±8%降到±3%，定子电流THD直接从7.2%干到4.1%。最直观的感受是电机哼唱声从柴油发电机变成了小提琴协奏。
当然这方案也不是没有代价，开关频率会略有上升。不过现在IGBT这么耐造，多开关几次就当给功率器件做有氧运动了。对于追求性能的场合，这点代价绝对物超所值。
