在交流变频器中所采用的智能控制方法主要有神经网络控制、模块化控制、专家系统、学习控制等，在变频器智能控制方法中，有一些成功的案例。

(1)神经网络控制
应用于变频器控制，通常是比较复杂的系统控制。在此阶段，对系统模型知之甚少，因此，神经网络不仅要完成系统识别功能，还要进行控制。
此外，神经网络控制方式可同时控制多个变频器，因此更适用于多个变频器串联中进行控制。但由于神经网络层数太多或算法太复杂，将给具体应用带来许多实际困难。

(2)模烧控制
采用模燃控制算法，控制变频器的电压和频率，控制电动机的升速时间，避免过快升速对电机使用寿命、过慢升对工作效率的影响。模具燃烧控制的关键在于论域、隶属度和模具燃烧级别的划分，尤其适合于多输入单输出的控制系统。

(3)专家系统
专家系统是一种利用专家经验进行控制的控制方法。因此，专家系统一般应该建立专家数据库，储存一定的专家信息，并建立推理机制，根据已知信息寻找最佳的控制效果。专家数据和推理机制的设计是非常重要的，它关系到专家系统控制的质量，它的应用不仅能控制变频器的电压，而且还能进行电流控制。

(4)学习控制
学习控制主要用于重复输入，规则PWM信号(例如中央调制PWM)正好满足这一条件，因此，学习控制还可以应用于变频器控制。
学习控制不需要太多的系统信息，但是需要1~2个学习周期，因此速度相对来说比较差，学习控制算法有时需要实现先进环节，模拟设备无法实现，同时，学习控制也涉及到稳定性问题，在应用中应特别注意。