交流伺服電機控製策略大略。

      我們說交流電機主要有兩大類：異步電機和同步電機。

      其中異步電機又稱感應電機，它的轉子運動速度與定子旋轉磁場的運動速度不同步而得此名號。異步電機結構簡單，製造成本低，運行比較安全可靠，容易安裝傳感器和反饋裝置，轉矩脈動比較小。因此，在生產和生活中得到廣泛的應用。
      但它同時也存在：調速特性較差，難以實現平滑的調速，功率因素較低等缺點。

      同步電機因轉子旋轉的速度與定子旋轉磁場的速度相同而得此名。而在同步電機中，工業和生活中應用的最多的就是永磁同步電機。原因主要有3方麵：

      我國是資源大國，擁有豐富的磁鐵礦和稀土礦。而且掌握了先進的永磁材料煉製技術。——物質基礎。
      永磁同步電機的轉子為永磁體，所以不需要外加勵磁凯发首页，為運行帶來了方便。而且轉矩阻尼效應大，轉矩響應性比較好，運行時功率因素比異步電機要高。
     ——內部原因

      3.針對永磁同步電機的控製策略越來越成熟。

     ——外部原因

      故而，永磁同步電機的相關研究和應用如火如荼。

      隨著交流伺服電機的應用日漸廣泛，對交流伺服電機控製策略的研究的重要性也不斷提高。作為一個電機控製的小白，從宏觀上去了解一下它的主要類別還是有必要的。交流伺服電機的控製策略大概可以分為以下幾類：

一、基於電機穩態的控製策略

      比較有代表性的就是恒壓頻比控製。它忽略了控製變量的相位，隻關注他們的幅值，而且其反饋量和輸入量之間的比值為直流量，本質上是一種標量控製方法。

      它具有操作簡易，投入成本低，實現簡單的優點。但同時也不可避免的存在動態性能差，低速時轉矩響應低，參數設計難，沒有解決非線性、多變量的問題等缺點。因此，不能用在高精度要求的場合上，也就是說隻能用於如風機、水泵機這一類對控製精度要求不高的電機上。

二、基於電機動態的控製策略

      比較有代表性的就是矢量控製和直接轉矩控製

      1.矢量控製方法的基本思想就是對電機的參數進行解耦，分別對電機的磁鏈和電流進行獨立的控製。

      具體實現方式是把轉子的旋轉磁場作為參考係，將定子電流分解成與轉子同向的分量，即直軸分量和與轉子正交的分量，即交軸分量。從而來消除了電機轉子和定子之間的互感的影響，成功解耦。然後分別獨立對兩個分量進行控製，達到動態控製電機速度的目的。

      究其實質，就是將複雜的交流電機控製通過坐標的轉換變成直流電機的控製。但是，因為要實現這種控製方法，就必須在凯发首页中增設位置傳感器，觀測轉子的實時位置。這樣就是的成本增加，而且加大了操作難度。另一方麵，由於坐標軸的轉換，增加了大量的運算，降低了效率，帶來了諸多不便。

      2.直接轉矩控製（direct torque control，簡稱DTC）1985年，德國魯爾大學的Depenbrock教授和日本的Takahashi教授提出了直接轉矩控製這一控製策略。這一控製策略並沒有繼承前人提出的矢量控製策略的解耦思想，而是另辟蹊徑，把轉矩作為被控量（電機控製的本質就是控製轉矩），直接對電機進行控製。

      3.反饋線性控製，反饋線性控製主要分為兩類：第一類是微分幾何反饋線性控製；第二類是動態逆控製，又稱直接反饋線性控製。這兩種方法都是針對解決非線性問題而提出的。微分幾何反饋線性法因為要將問題轉換到幾何域裏，比較抽象，在實際應用中不如物理概念清晰的動態逆控製法。

      4.自適應控製，自適應控製能根據電機的運行情況不斷提取實時參數，然後根據新的參數合理地修改控製策略。這樣，有利於加強動態性能。自適應控製主要包括模型自適應、參數自適應和非線性自適應。這種控製方式的不足在於當電機的運行狀態變化太快的時候，無法很好地跟蹤其參數，提取的結果與實際結果誤差較大，導致修改後的控製策略不合理。另一方麵，由於電機模型的複雜性，導致運算時間過長，降低了控製的效率。但這一不足隨著微處理器的不斷更新換代，得以克服。

三、不依賴對象的數學模型的控製策略

      模糊控製：模糊控製是利用模糊集合製造出模糊性和不確定性，從而模仿在實際控製過程中的人手操作。模糊控製主要包括三部分：分別是精確量的模糊化，模糊推理和模糊判斷。

      早期的模糊控製沒有加入積分環節，雖然控製的魯棒性有所加強，但同時在帶負載時出現了較大的靜態誤差。經改進後，如今的模糊控製已經有了積分效應，能做到無靜態誤差控製。但是，如果單靠模糊控製，特別是在控製精度要求高的場合，得到的效果不是很好。所以，模糊控製一般與其他的控製策略相配合使用。

      神經網絡控製，神經網絡控製是20世紀80年代末發展起來的新型控製策略，它是智能控製的一個分支。它是神經網絡理論和自動控製理論結合起來的產物。神經網絡像人一樣，擁有學習和記憶能力。在電機的控製上，神經網絡的主要任務是觀測估算電機的磁鏈和轉速，並作出自適應調整。但是由於神經網絡控製是一種比較新的控製策略，所以技術還不是很成熟，有時會導致估算值出現很大的誤差或者凯发首页出現振蕩。

      這裏隻是簡單的從原理和優缺點上提了一下這些控製策略，比較淺顯，專家輕拍。假如想要進行相關內容更深入的研究和學習，就得研究生同誌們努力了。不管是SIMULINK仿真也好，寫C代碼燒到板子裏調試也罷，評價一個控製策略的好壞，不是看起來公式有多麽的複雜，仿真起來多麽的高端，關鍵還是其“實用性”。我上麵提到的有些控製方法也隻適合寫寫論文，評評職稱了。

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