（4） 非線性反饋線性化控制 反饋線性化是一種非線性控制設(shè)計(jì)方法，其核心思想就是把一個非線性系統(tǒng)代數(shù)的轉(zhuǎn)化為一個（全部或部分）線性系統(tǒng)，以便可以應(yīng)用線性系統(tǒng)的技巧。它與普通線性化的根本區(qū)別在于，反饋線性化并不是通過系統(tǒng)的線性逼近而是通過狀態(tài)變換和反饋得到的。近幾年的非線性控制系統(tǒng)理論研究成果表明：采用非線性狀態(tài)反饋和適當(dāng)?shù)淖鴺?biāo)變換，在一定條件下，可以將一個仿射非線性系統(tǒng)進(jìn)行精確線性化，并且這個狀態(tài)反饋可保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性，且有好的動態(tài)品質(zhì)。在精確反饋線性化控制方法的基礎(chǔ)上，建立永磁同步電動機(jī)的線性化控制模型，采用反饋線性化控制后，能夠?qū)崿F(xiàn)d、q軸的解耦控制，電流跟蹤性能好，力矩響應(yīng)快，且速度階躍響應(yīng)能漸進(jìn)收斂到給定值，無靜差，超調(diào)小和過渡過程短等優(yōu)點(diǎn)。 （5） 智能控制策略 經(jīng)典的或現(xiàn)代的控制策略都依賴于電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，不能從根本上解決復(fù)雜和不確定系統(tǒng)的控制問題。智能控制策略具有非線性的特性，能夠解決控制對象、環(huán)境和任務(wù)更為復(fù)雜的系統(tǒng)。智能控制擺脫了對被控對象模型的依賴，只按實(shí)際效果進(jìn)行控制，在控制中可以解決系統(tǒng)的不確定性和不精確性問題。 智能控制策略包括模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、專家系統(tǒng)控制、以及魯棒控制和遺傳算法控制等，其中模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略在永磁同步電機(jī)伺服系統(tǒng)應(yīng)用中較為成熟。 （6） 模糊控制 模糊控制是以模糊集合化、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制。模糊控制將數(shù)學(xué)和模糊性統(tǒng)一起來，以模糊集合、模糊語言變量、模糊推理為其理論基礎(chǔ)，即利用模糊集合來刻畫人們?nèi)粘Ｋ褂玫母拍钪械哪：裕韵闰?yàn)知識和專家經(jīng)驗(yàn)作為控制規(guī)則，用機(jī)器模擬人對系統(tǒng)的控制，能逼真地模仿熟練操作人員和專家的控制經(jīng)驗(yàn)與方法模糊控制。 模糊推理不依賴于精確的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)的輸入輸出結(jié)果數(shù)據(jù)，參考現(xiàn)場操作人員的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，就可對系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時控制，因此適于解決非線性系統(tǒng)的控制問題；模糊控制的魯棒性好、自適應(yīng)性強(qiáng)，適用于時變、時滯系統(tǒng)。但是模糊控制自學(xué)習(xí)能力不強(qiáng)，設(shè)計(jì)時控制規(guī)則依賴經(jīng)驗(yàn)和專家知識，易造成系統(tǒng)精確度不高。單純地采用模糊控制策略需要較多的控制規(guī)則，需要工作人員的大量經(jīng)驗(yàn)，控制精度相對較低。模糊控制技術(shù)在交流伺服電機(jī)系統(tǒng)電流調(diào)節(jié)器、速度調(diào)節(jié)器設(shè)計(jì)中獲得較好的應(yīng)用。但在動態(tài)要求較高的伺服系統(tǒng)中，目前該項(xiàng)技術(shù)還有待于進(jìn)一步提高。 （7） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究從20世紀(jì)40年代初開始，80年代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論取得了突破性進(jìn)展，成為智能控制的一個重要分支。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指用工程技術(shù)手段模擬人腦神經(jīng)的結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制將計(jì)算函數(shù)嵌入物理網(wǎng)絡(luò)之中，在計(jì)算過程中，每一個基本操作都與之有對應(yīng)的連接。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬人腦神經(jīng)元的活動過程，包括信息的加工、處理、存儲等。每個神經(jīng)元存儲多種信息的部分內(nèi)容，部分神經(jīng)元的損壞和信息破壞只導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的部分功能減弱。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有信息分布存儲、并行處理、非線性逼近、自學(xué)習(xí)及自組織能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，能夠充分逼近任意復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)嚴(yán)重不確定性系統(tǒng)的動態(tài)特性，具有較強(qiáng)的魯棒性，具有模擬人的形象思維的能力，適合于處理難于用模型或規(guī)則描述的系統(tǒng)。近年來人們開始嘗試將神經(jīng)網(wǎng)路控制技術(shù)（或稱人工智能ai）應(yīng)用于交流電機(jī)驅(qū)動控制系統(tǒng)中，用于解決傳統(tǒng)方法難以解決的問題。使用ai調(diào)節(jié)系統(tǒng)具有很好的噪聲抑制特性、容錯性和擴(kuò)展性，且對參數(shù)具有魯棒性。是未來電機(jī)控制技術(shù)的一個重要發(fā)展方向。高性能交流伺服控制技術(shù)發(fā)展趨勢 基于永磁同步電動機(jī)的伺服系統(tǒng)是目前伺服控制的發(fā)展方向。盡管目前已有很多方法可以實(shí)現(xiàn)交流伺服控制，但仍存在諸如系統(tǒng)精度低、可靠性差、低速性能差等問題。 無論是傳統(tǒng)控制策略、現(xiàn)代控制策略，還是智能控制策略，每一種控制策略都有其優(yōu)點(diǎn)，但也同時都存在一些問題。單一的控制策略很難得到理想的控制效果，探討將各種控制策略互相滲透和復(fù)合可以更好地提高伺服系統(tǒng)的控制性能是未來高性能交流伺服控制技術(shù)發(fā)展方向。目前復(fù)合控制策略主要有兩種形式：一是在經(jīng)典pid控制策略的基礎(chǔ)上采用新型的控制策略，如模糊pid控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制、專家pid控制等；二是采用兩種以上的新型控制策略，如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制、自適應(yīng)模糊控制、模糊直接轉(zhuǎn)矩控制、自適應(yīng)模糊控制、直接轉(zhuǎn)矩滑模變結(jié)構(gòu)控制等。各種策略之間取長補(bǔ)短，進(jìn)一步提高交流調(diào)速系統(tǒng)性能，同時具有更強(qiáng)魯棒性，復(fù)合控制策略已成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)和今后發(fā)展的一個主要趨勢。結(jié)語 文中以永磁同步電動機(jī)系統(tǒng)為例，對交流伺服電機(jī)系統(tǒng)中傳統(tǒng)控制策略、現(xiàn)代控制策略和智能控制策略的基本原理及其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分別闡述，并預(yù)測了高性能交流伺服電機(jī)系統(tǒng)控制技術(shù)的發(fā)展趨勢，從中指出了無論是傳統(tǒng)控制策略、現(xiàn)代控制策略，還是智能控制策略，每一種控制策略都有其優(yōu)點(diǎn)，但也同時都存在一些問題。單一的控制策略很難得到理想的控制效果，探討將各種控制策略互相滲透和復(fù)合可以更好地提高伺服系統(tǒng)的控制性能是未來高性能交流伺服控制技術(shù)發(fā)展方向。聲明：本文為轉(zhuǎn)載類文章，如涉及版權(quán)問題，請及時聯(lián)系我們刪除（QQ: 229085487），不便之處，敬請諒解！
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