（4） 非線(xiàn)性反饋線(xiàn)性化控制　　反饋線(xiàn)性化是一種非線(xiàn)性控制設計方法，其核心思想就是把一個(gè)非線(xiàn)性系統代數的轉化為一個(gè)（全部或部分）線(xiàn)性系統，以便可以應用線(xiàn)性系統的技巧。它與普通線(xiàn)性化的根本區別在于，反饋線(xiàn)性化并不是通過(guò)系統的線(xiàn)性逼近而是通過(guò)狀態(tài)變換和反饋得到的。近幾年的非線(xiàn)性控制系統理論研究成果表明：采用非線(xiàn)性狀態(tài)反饋和適當的坐標變換，在一定條件下，可以將一個(gè)仿射非線(xiàn)性系統進(jìn)行精確線(xiàn)性化，并且這個(gè)狀態(tài)反饋可保證控制系統的穩定性，且有好的動(dòng)態(tài)品質(zhì)。在精確反饋線(xiàn)性化控制方法的基礎上，建立永磁同步電動(dòng)機的線(xiàn)性化控制模型，采用反饋線(xiàn)性化控制后，能夠實(shí)現d、q軸的解耦控制，電流跟蹤性能好，力矩響應快，且速度階躍響應能漸進(jìn)收斂到給定值，無(wú)靜差，超調小和過(guò)渡過(guò)程短等優(yōu)點(diǎn)?！　。?） 智能控制策略　經(jīng)典的或現代的控制策略都依賴(lài)于電機的數學(xué)模型，不能從根本上解決復雜和不確定系統的控制問(wèn)題。智能控制策略具有非線(xiàn)性的特性，能夠解決控制對象、環(huán)境和任務(wù)更為復雜的系統。智能控制擺脫了對被控對象模型的依賴(lài)，只按實(shí)際效果進(jìn)行控制，在控制中可以解決系統的不確定性和不精確性問(wèn)題?！≈悄芸刂撇呗园：刂?、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制、專(zhuān)家系統控制、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伺服系統應用中較為成熟?！。?） 模糊控制　模糊控制是以模糊集合化、模糊語(yǔ)言變量及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制。模糊控制將數學(xué)和模糊性統一起來(lái)，以模糊集合、模糊語(yǔ)言變量、模糊推理為其理論基礎，即利用模糊集合來(lái)刻畫(huà)人們日常所使用的概念中的模糊性，以先驗知識和專(zhuān)家經(jīng)驗作為控制規則，用機器模擬人對系統的控制，能逼真地模仿熟練操作人員和專(zhuān)家的控制經(jīng)驗與方法模糊控制?！∧：评聿灰蕾?lài)于精確的數學(xué)模型，根據實(shí)際系統的輸入輸出結果數據，參考現場(chǎng)操作人員的運行經(jīng)驗，就可對系統進(jìn)行實(shí)時(shí)控制，因此適于解決非線(xiàn)性系統的控制問(wèn)題；模糊控制的魯棒性好、自適應性強，適用于時(shí)變、時(shí)滯系統。但是模糊控制自學(xué)習能力不強，設計時(shí)控制規則依賴(lài)經(jīng)驗和專(zhuān)家知識，易造成系統精確度不高。單純地采用模糊控制策略需要較多的控制規則，需要工作人員的大量經(jīng)驗，控制精度相對較低。模糊控制技術(shù)在交流伺服電機系統電流調節器、速度調節器設計中獲得較好的應用。但在動(dòng)態(tài)要求較高的伺服系統中，目前該項技術(shù)還有待于進(jìn)一步提高?！　。?） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的研究從20世紀40年代初開(kāi)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(gè)重要分支?！　∩窠?jīng)網(wǎng)絡(luò )是指用工程技術(shù)手段模擬人腦神經(jīng)的結構和功能的一種信息處理系統。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )控制將計算函數嵌入物理網(wǎng)絡(luò )之中，在計算過(guò)程中，每一個(gè)基本操作都與之有對應的連接。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型模擬人腦神經(jīng)元的活動(dòng)過(guò)程，包括信息的加工、處理、存儲等。每個(gè)神經(jīng)元存儲多種信息的部分內容，部分神經(jīng)元的損壞和信息破壞只導致網(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(xiàn)性逼近、自學(xué)習及自組織能力強等優(yōu)點(diǎn)，能夠充分逼近任意復雜的非線(xiàn)性系統，能夠學(xué)習和適應嚴重不確定性系統的動(dòng)態(tài)特性，具有較強的魯棒性，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則描述的系統。近年來(lái)人們開(kāi)始嘗試將神經(jīng)網(wǎng)路控制技術(shù)（或稱(chēng)人工智能ai）應用于交流電機驅動(dòng)控制系統中，用于解決傳統方法難以解決的問(wèn)題。使用ai調節系統具有很好的噪聲抑制特性、容錯性和擴展性，且對參數具有魯棒性。是未來(lái)電機控制技術(shù)的一個(gè)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(dòng)機的伺服系統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)現交流伺服控制，但仍存在諸如系統精度低、可靠性差、低速性能差等問(wèn)題?！　o(wú)論是傳統控制策略、現代控制策略，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(shí)都存在一些問(wèn)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合可以更好地提高伺服系統的控制性能是未來(lái)高性能交流伺服控制技術(shù)發(fā)展方向。目前復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(zhuān)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、自適應模糊控制、模糊直接轉矩控制、自適應模糊控制、直接轉矩滑模變結構控制等。各種策略之間取長(cháng)補短，進(jìn)一步提高交流調速系統性能，同時(shí)具有更強魯棒性，復合控制策略已成為當前研究的重點(diǎn)和今后發(fā)展的一個(gè)主要趨勢。結語(yǔ)　文中以永磁同步電動(dòng)機系統為例，對交流伺服電機系統中傳統控制策略、現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，并預測了高性能交流伺服電機系統控制技術(shù)的發(fā)展趨勢，從中指出了無(wú)論是傳統控制策略、現代控制策略，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(shí)都存在一些問(wèn)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合可以更好地提高伺服系統的控制性能是未來(lái)高性能交流伺服控制技術(shù)發(fā)展方向。聲明：本文為轉載類(lèi)文章，如涉及版權問(wèn)題，請及時(shí)聯(lián)系我們刪除（QQ: 229085487），不便之處，敬請諒解！