1、性。神经网络控制在伺服系统中的应用主要体现在取代传统的控制；对伺服电机参数在线辨识与跟踪；结合模型参考自适应控制，将神经网络用于自适应速度控制器。党选举等针对直线电机伺服系统跟踪性能易受推力波动摩擦力等干扰影响的问题，提出小波神经网络的控制方法，实验结果证明，小波神经网络控制法能够有效提高伺服系统的跟踪性和鲁棒性，系统具有很强的抗干扰能力永磁同步直线电机滑模变结构控制变结构控制始于世纪年代，经历了六十多年的发展，已成为自动控制理论中种重要的研究分支，广泛适用于线性与非线性系统连续与离散系统确定与不确定性系统。并在工业生产实际中得到。

2、并设计模糊速度控制器，经过仿真试验证明模糊控制相比常规控制作用下直线电机速度跟踪性能更加优越，体现在超调量减小，稳态误差小。现代控制方法鲁棒性控制鲁棒控制研究始于世纪年代，主要是针对模型的不确定性问题提出的。近些年鲁棒控制理论发展迅速，其中加拿大学者在年提出了著名的∞控制思想，其设计结构如图所示，万方数据,万方数据,输出图控制原理图其中控制器的控制率可以表示为用传递函数形式表示其中为控制器输出；为偏差；比例系数；积分系数；微分系数。但是传统的控制仅仅蕴含控制系统对过去现在和未来的状态变量进行控制优化，方面。

3、等领域都得到了广泛应用。智能控制方法模糊控制自从年美国自动控制专家扎德发表论文模糊集合论后，模糊控制论诞生了，并为后续模糊控制理论的研究奠定了基础。模糊控制最大的优势是它不需要对象的数学模型，其本质上是非线性和自适应控制，对参数波动或者负载干扰影响能够很好地处理，具有很强的鲁棒性。但是仅仅将个传统的模糊控制器加入到高精度伺服系统中，并不能获得十分理想的性能。伺服为了获得理想的控制性能，通常将模糊控制和其他控制策略相结合。神经网络控制神经网络控制既可以用于线性对象，也可以用于非线性对象，对被控对象无须精确建模，对参数变化具有较强的鲁。

4、其中为控制器输出；为偏差；比例系数；积分系数；微分系数。但是传统的控制仅仅蕴含控制系统对过去现在和未来的状态变量进行控制优化，方面会造成系统性能快速性与稳定性间的矛盾；另方面，系统仅靠控制器带来系统的抗干扰能力不够强，使得控制器的性能不能满足设计需要。将传统的控制与现代控制策略相结合是目前直线电机驱动伺服系统的种新的发展趋势。万方数据中国计量学院硕士学位论文侯伯杰等通过改进传统的控制，通过将复合前馈映入到直线电机的方法，构成了复合前馈控制，减小了系统的超调量和调节时间，系统的跟踪误差明显减小。孙华等通过建立直线电机数学模型，。

5、当系统在正常工作条件下时，无法兼顾伺服系统响应快高精度的要求。自适应控制在世纪年代末，教授率先提出基于飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案，但未考虑系统的稳定性。年德国学者结合李雅普诺夫第二法来推导自适应算法，虽提高系统稳定性，但却降低了自适应系万方数据中国计量学院硕士学位论文统的抗干扰能力。徐小增等在电机矢量控制模型基础上，提出了感应电机的自适应控制方案，理论推导和仿真均证明其控制器的有效性与可行性。通过自适应控制可以随着被控过程的特性及运行条件的变化自动调节控制器参数，保证系统控制品质。自适应控制在集成电路制造机器人航空航天。

6、广泛应用，如机器人控制卫星姿态调整控制电机控制等。变结构控制的实质是通过切换控制量使系统状态沿着滑模面滑动，使系统具有定的抗干扰性和抗参数摄动性。在定条件下，通过调节控制参数，可万方数据中国计量学院硕士学位论文以使系统在理想的状态下做小幅度高频率的滑模运动，这样的系统具有很好的鲁棒性。滑模变结构控制的控制机理决定了其输出必然存在抖振，正是这种开关模式才保证了系统的鲁棒性，完全消除抖振也就消除了变结构控制的抗参数摄动抗干扰的鲁棒性。因此我们有必要在抖振不消除的基础下，减弱和抑制它的发生。目前学者们主要采用方法有趋近率法。高为炳利用趋。

7、会造成系统性能快速性与稳定性间的矛盾；另方面，系统仅靠控制器带来系统的抗干扰能力不够强，使得控制器的性能不能满足设计需要。将传统的控制与现代控制策略相结合是目前直线电机驱动伺服系统的种新的发展趋势。万方数据中国计量学院硕士学位论文侯伯杰等通过改进传统的控制，通过将复合前馈映入到直线电机的方法，构成了复合前馈控制，减小了系统的超调量和调节时间，系统的跟踪误差明显减小。孙华等通过建立直线电机数学模型，并设计模糊速度控制器，经过仿真试验证明模糊控制相比常规控制作用下直线电机速度跟踪性能更加优越，体现在超调量减小，稳态误差小。现代控制方法。

8、友等采用滑模变结构控制对直线电机的磁链和推力进行控制，通过仿真与实验结果表明系统的参数摄动性增强，具有较强的鲁棒性。夏长亮等结合无刷直流电机数学模型和滑模变结构控制的特点，将换相引起的相电流变化作为外部干扰建立个数学模型，经引入扩张状态观测器来准确估计控制量，提高系统控制精度，仿真和实验表明，控制器在实时控制中具有良好的控制效果。万方数据中国计量学院硕士学位论文钱荣荣等针对永磁同步电机伺服系统多变量强耦合非线性时变的特点，提出基于非线性滑模面的自适应滑模变结构控制方法实时改变控制系统阻尼系数提高系统瞬态性能；采用自适应参数校正率来。

9、鲁棒性控制鲁棒控制研究始于世纪年代，主要是针对模型的不确定性问题提出的。近些年鲁棒控制理论发展迅速，其中加拿大学者在年提出了著名的∞控制思想，其设计结构如图所示，图鲁棒控制原理框图其中为控制器，为干扰信号，为参考输入，为控制输入，为控制误差信号，为输出信号。其中干扰信号包括外部干扰传感器噪声等。杨书生等将鲁棒控制原理，设计了种永磁同步电机鲁棒转速伺服控制器，经过实验验证表明，鲁棒补偿器能够对各种外部扰动进行补偿，减小扰动对控制器性能影响。鲁棒控制可以很好地解决对象模型不确定性问题，对于保证系统抗干扰能力和稳定性上具有巨大优势，然而。

10、得到平滑的信号，并采用内模控制原理，设计了种新型的带有积分和变边界层厚度的饱和函数，有效地降低了抖振。神经网络法。孙宜标等针对直接驱动伺服系统提出将非线性神经网络控制和滑模变结构控制相结合的双自由度控制策略，通过神经网络自学习能力有效消除抖振，系统抗干扰参数摄动能力显著增强，具有快速跟踪能力。除上面所述的种削除和抑制“抖振”的方法外，观测器法模糊方法和遗传算法等也都可以有效地消除抑制抖振。每种方法都有各自的优点和局限性，针对具体问题需要具体分析。对于复杂的控制问题，需要各种控制方法相互结合相互补充才能达到理想的无抖振滑模控制。杨俊。

11、调节控制增益，改善系统抖振，仿真结果表明，基于非线性滑模面的自适应滑模变结构控制器能使转子位移更快无超调到达给定值。等将具有鲁棒性的模糊神经网络滑模变结构控制器应用与双轴直线电机运动平台中，控制器的优点在于不需要控制对象的具体模型，并能很好地抑制摩擦力及两轴间耦合干扰，经仿真和实验证明，控制器具有很强的跟踪能力和抗干扰能力。马达等利用神经网络在线学习，设计了种可以很好削弱滑模抖振的滑模神经网络控制器，设计关键在于选取推力及磁链的积分函数作为滑模面，通过仿真表明该控制器相比传统的控制策略能有效克服参数摄动负载变化，具有很好的鲁棒性。。

12、近率的概念，提出了种变结构控制系统的抖振消除方法，通过调整趋近率参数使系统获得理想性能。秦超等提出种改进的指数趋近率滑模变结构控制方法，新型趋近率法减少了未知参数，有效抑制滑模固有抖振，能快速趋近滑模面，使永磁同步电机调速性能提升。加补偿器法。柳应全等设计了带积分补偿器结构的滑模变结构控制器，实验表明，带积分补偿结构的位置滑模控制能有效地削弱系统的高频抖振现象，提高伺服系统对参数摄动和外部干扰的鲁棒性，系统控制性能有很大程度提高。滤波法。通过采用滤波器对控制信号进行滤波，可以有效地消除抖振。等在边界层内，对切换函数采用低通滤波器，。

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