1、精選優質文檔-傾情為你奉上交流電機控制策略的發展綜述摘要：對交流電機的控制方法進行了科學分類，可分為基于穩態模型的控制方法和基于動態模型的控制方法兩大類，其中后者又可分為基本控制方法（也即矢量控制和直接轉矩控制）、線性控制方法、非線性控制方法、智能控制四類。全面綜述地分析和比較了它們的原理、優點、缺點、適用范圍及應用情況。每種控制策略都有各自特點，在電機控制應用中應當根據性能要求，選用與之相應的控制方法，以取得最佳性能。每種控制方法都還存在缺陷，指出了交流電機控制算法的發展趨勢。關鍵詞：交流傳動；交流電機；控制策略；矢量控制；直接轉矩控制Abstract：AC motor control me

2、thods are scientifically classified，which can be divided into two categories, namely control methods based on both steady-state model and dynamic model，and the latter can be divided into four categories including the basic control methods（that is，vector control and direct torque control），linear cont

3、rol methods，nonlinear control methods and intelligent control methodsThe principles，advantages and disadvantages，scopes and applications of these control methods arecomprehensively analyzed and comparedEach control method has its own characteristics，in application of motor control，the appropriate co

4、ntrol method should be selected to achieve the optimal performance according to performance requirementsIn addition，each control method has its drawbacks，the developing trends of AC motor control algorithm are also prospectedKey words：AC drive；AC motor；control strategy；vector control；direct torque c

5、ontrol隨著電力電子技術、微電子技術、數字控制技術以及控制理論的發展，交流傳動系統的動、靜態特性完全可以和直流傳動系統相媲美，交流傳動系統獲得廣泛應用，交流傳動取代直流傳動已逐步變為現實。由于交流電機本質上為非線性、多變量、強耦合、參數時變、大干擾的復雜對象，它的有效控制一直是國內外研究的熱點問題，現已提出了多種控制策略與方法。其中經典線性控制不能克服負載、模型參數的大范圍變化及非線性因素的影響，控制性能不高；矢量控制、直接轉矩控制也存在一些問題；近年來，隨著現代控制和智能控制的理論發展，先進控制算法被應用于交流電機控制，并取得一定成果。這些方法各有特點，在實際應用中需根據具體要求適當選擇

6、，才能實現最佳效果。因此，全面了解各種控制策略非常重要。本文將對當前交流電機常用控制策略進行了全面地分析和比較，給出其優缺點，并指出發展方向。1 交流電機的控制算法1.1 基于交流電機穩態模型的控制方法常用的穩態模型控制方案有開環恒V/f 比控制（即電壓/頻率=常數）和閉環轉差頻率控制。恒壓頻比控制（Constant V/f Control，VFC） 此法是從變壓變頻基本控制方式出發的且不帶速度反饋的開環控制方式。由于在額定頻率以下，若電壓一定而只降低頻率，那么氣隙磁通就要過大，造成磁路飽和，嚴重時燒毀電機。為了保持氣隙磁通不變，VFC 采用感應電勢與頻率之比為常數的方式進行控制。此法優點：結

7、構簡單，工作可靠，控制運算速度要求不高等。此法缺點：開環控制的調速精度和動態性能較差；只控制了氣隙磁通，而不能調節轉矩，性能不高；由于不含有電流控制，起動時必須具有給定積分環節，以抑制電流沖擊；低頻時轉矩不足，需轉矩補償，以改變低頻轉矩特性。閉環轉差頻率控制（ Close-loop Slip Frequency Control，SFC）此法是一種直接控制轉矩的控制方式。在電機穩定運行時，在轉差率很小的變化范圍內，只要維持電機磁鏈不變，電機轉矩就近似與轉差角頻率成正比，因此控制轉差角頻率即可控制電機轉矩。此法優點：基本上控制了電機轉矩，提高了轉速調節的動態性能和穩態精度。此法缺點：不能真正控制動

8、態過程的轉矩，動態性能不理想。上述兩種控制方法基本上解決了電機平滑調速問題，但系統的控制規律是只依據電機的穩態數學模型，沒有考慮過渡過程，系統在穩定性、起動及低速時轉矩動態響應等動態性能不高；轉矩和磁鏈是電壓幅值及頻率的函數，當僅控制轉矩時，由于I/O 間的耦合會導致響應速度變慢，即使有很好的控制方案，交流電機也很難達到直流電機所能達到的性能。但這兩種控制的規律簡單，目前仍在一般調速系統中采用，它們適用于動態性能要求不高的交流調速場合，例如風機、水泵等負載。1.2 基于交流電機動態模型的控制方法1.2.1 交流電機的基本控制方法要獲得高動態性能，必須依據交流電機的動態數學模型。它的動態數學模型

9、是非線性多變量的，其輸入變量為定子電壓和頻率，輸出變量為轉速和磁鏈。當前最成熟的控制方法有矢量控制和直接轉矩控制兩種。（1）矢量控制（Vector Control，VC）它是由Blasehke F.在1971 年提出。根據電機的動態數學模型，利用矢量變換方法，將異步電機模擬成直流電機，從而獲得良好的動態調速性能。它可分為轉子磁場定向控制和定子磁場定向控制兩種，其中轉子磁鏈定向控制以轉子磁鏈為參考坐標，通過靜止坐標系到旋轉坐標系間的坐標變換，將定子電流分解成產生磁鏈的勵磁分量和產生轉矩的轉矩分量，并使兩分量相互獨立而解耦，然后分別對磁鏈和轉矩獨立控制。通常的控制策略是保持勵磁電流不變，改變轉矩電

10、流來控制電機轉矩；定子磁場定向控制是將同步旋轉坐標系d 軸放置在定子磁場方向上，有利于定子磁通觀測器的實現，減弱轉子回路參數對控制系統的影響，但低速運行時，定子電阻壓降不容忽略，反電勢測量誤差較大，導致定子磁通觀測不準，影響系統性能。若采用轉子方程實現磁通觀測，會增加系統復雜性。此法優點：實現了磁鏈與轉矩的解耦，可對它們分別獨立控制，明顯改善了控制性能。此法缺點：對電機參數的依賴性大，而電機參數存在時變性，難以達到理想的控制效果；即使電機參數與磁鏈能被精確測量，也只有穩態時才能實現解耦，弱磁時耦合仍然存在；需假設電機中只有基波正序磁勢，太理論化，不完全符合實際；若解耦后的控制回路采用普通PI

11、調節器，其性能受參數變化及各種不確定性影響嚴重。矢量控制已獲得非常廣泛應用于交流電機控制，且為克服其缺點，它常與其他控制方法相結合來使用。直接轉矩控制（Direct Torque Control，DTC）它是由德國Depenbrock M.于1985 年提出，它摒棄了解耦思想，直接控制電機轉矩，不需要復雜的變換與計算，把電機和逆變器看成一個整體，采用空間電壓矢量分析方法在定子坐標系下分析交流電機的數學模型，計算定子磁通和轉矩，通過PWM 逆變器的開關狀態直接控制轉矩。 此法優點：控制思路新穎，采用“砰-砰”控制，系統結構簡潔，無需對定子電流解耦，靜、動態性能優良；采用定子磁鏈進行磁場定向，只要

12、知道定子電阻就可以把它觀測出來，使系統性能對轉子參數呈現魯棒性；可被推廣到弱磁調速范圍。此法缺點：功率開關器件存在一定的通、斷時間，為防止同一橋臂的兩開關發生直通而短路，必須在控制信號中設置死區，但死區會使在各調制周期內引起微小畸變，畸變積累后會使逆變器的輸出電流產生畸變，引起轉矩脈動，低速時死區效應更明顯；低速時定子電阻的變化引起的定子電流和磁鏈的畸變；對逆變器開關頻率提高的限制較大；無電流環，不能做電流保護，需加限流措施。此法已逐步大量 用于交流電機控制，且為克服它的缺點，常與其他控制方法相結合。VC 和DTC 兩法表面上不同，控制性能上各有特色，但本質是相同的，都采用轉矩、磁鏈分別控制，

13、其中轉矩控制環（或電流的轉矩分量環）都處于轉速環的內環，可抑制磁鏈變化對轉速子系統的影響，使轉速和磁鏈子系統近似解耦。1.2.2 交流電機的線性控制方法 在VC和DCT兩種基本的電機動態模型控制方法基礎上，采用解耦后的線性控制或非線性控制可以構成高性能的控制系統，需要要解決的問題是提高系統的魯棒性，以克服參數變化和各種擾動的影響。傳統的電機控制一般采用線性模型和線性控制，控制結構采用雙環（速度環和電流環）或三環（磁鏈環）結構。（1）PID控制（PID Control）PID 控制問世已有70 多年了，它是根據系統的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進行控制的。由于其簡單、有效、實用的特性，

14、目前仍是應用最為廣泛的控制算法。此法優點：結構簡單，物理意義明確，穩定性好，調整方便，應用經驗豐富。此法缺點：僅適于線性、定常對象的控制，但不適于非線性、時變、耦合及參數和結構不確定的復雜對象的控制。由于交流電機是一個強耦合的非線性對象，且存在多種干擾，電機參數也會變化，此法無法在線自適應對象參數的變化，控制參數適用控制對象范圍小，難以取得滿意的控制效果。近年來，出現了PID 控制與其他控制相結合的多種新型PID 控制，如自適應PI、模糊PI、神經PI 等控制，它們在一定程度上改善了電機的調速性能。內模控制（Internal Model Control，IMC）它是由Garcia 和Motar

15、i 于1982 年提出的，是在Smith 預估基礎上擴展的一種基于過程模型的控制策略。它通過對控制器的重新設計，增加了濾波環節，提高了系統的魯棒性。此法優點：結構簡單，設計直觀；在線調節參數少，調整容易；跟蹤調節好，魯棒性強，抗擾性高；特別適合于時滯系統的控制。此法缺點：需要被控對象的內部模型，且當模型失配時，控制效果變差，甚至導致系統不穩；對難以建立模型、存在不確定及非線性的復雜對象，難以取得滿意的控制效果。此法已被用于電機VC 控制中的電流調節器，系統的動態響應較好，且對參數變化的敏感性小。目前，此法已擴展到了多變量、非線性系統，還與自適應、預測、模糊、神經網絡等其他控制方法結合，取得了更

16、好的控制效果。（3）最優控制（Optimal Control，OC）它是由Bellman R E 等于1957 年提出的方法基礎上發展起來的，在滿足一定約束條件下，尋求最優控制策略，使得系統的性能指標達到極值。它的常用基本方法為動態規劃、最大值原理和變分法。已在線性二次型調節、時間最短、能耗最小等領域廣泛應用。此法優點：可用于MIMO 系統、非線性及時變系統；各種沖突的設計目標通過性能指標函數自動折中考慮，不依賴設計者經驗；性能指標函數不僅可考慮動、靜態性能，還可結合能量消耗；線性二次型調節器的相位裕量至少60°，幅度裕量無限大。此法缺點：對象維數不宜太高，否則計算時間過長，難以實際

17、應用；建模要準確，不能有未建模動態，存在魯棒性問題；存在最優化算法的簡化和實用性問題。VC 在恒轉矩調速范圍內采取恒磁通控制策略，在輕載時系統運行在額定磁通會引起過度鐵芯損耗，導致電機效率降低。采用基于模型的最小損耗函數控制對輕載穩態時的效率進行優化，可減小鐵損，使銅損與鐵損達到平衡，實現效率最優。（4）預測控制（Predictive Control，PC）它是由Richalet等于1978年提出，具有多步測試、滾動優化和反饋校正三個基本特征，它不是采用不變的全局優化目標，而是采用滾動式的有限時域優化策略，使得在控制的全程中實現動態優化，而在控制的每步實現靜態參數優化，及時彌補了模型失配、時變

18、、干擾等引起的不確定性，使控制保持實際上的最優。它主要包括模型算法控制（MAC）、動態矩陣控制（DMC）、廣義預測控制（GPC）、預測函數控制（PFC）等多種算法。此法優點：預測和優化模式是對最優控制的修正，建模方便；采用非最小化描述的離散卷積和模型，信息冗余量大，提高了魯棒性；采用滾動優化策略，使模型失配、畸變、干擾等引起的不確定性及時得到彌補，提高了抗擾性和適應性；對模型精度要求不高，跟蹤性能良好，更適于復雜工業過程控制。此法缺點：在線計算時間長，計算量大；理論分析難以深入；對多變量預測控制算法的穩定性、魯棒性的研究亟待解決；對非線性系統的預測控制還沒有很好地解決。針對傳統DCT 中轉矩脈

19、動大問題，基于預測控制的空間電壓矢量調制被用于DCT 控制系統，它根據轉矩偏差值，通過矢量調制技術，預測出定子電壓空間矢量，明顯抑制了轉矩和磁鏈的脈動。目前，此法已擴展到了多變量、有約束、非線性系統，還與其他控制方法相結合，如與神經網絡、模糊、自適應、魯棒等控制，取得了更好的控制效果。灰色控制（Grey Control，GC）它是由鄧聚龍于1982 年提出。它通過系統運行數據建立灰色預測模型，利用灰色預測模型的超前預測功能提前預測出系統變化的趨勢，并采取控制算法措施，可以克服系統時滯和參數時變等的不利影響，改善控制品質。此法優點：原理簡單，所需樣本少，計算方便，易于現場實時預測；便于實現“滾動

20、”式預測；預測精度可檢驗，并可適當優化修正；灰色預測本身只能預測，它可與任何控制算法結合，實現并提高相應的控制功能。此法缺點：僅適合于單一指數規律發展且發展速度不快的系統，在其他增長趨勢下預測的精度變差，且在數據離散程度較大時，精度下降很快；建模時極少使用確定性信息；計算復雜，且沒有考慮誤差的反饋調整；計算精度較低且不可控。此法被用于電機的DCT 控制系統，灰色預測用于下一狀態磁鏈、轉矩和磁鏈位置角，經過模糊推理給出相應的最佳控制方案。此法可解決電機參數變化及滯后效應的影響。（6）自適應控制（Adaptive Control，AC）它是Tsien H S.在1954 年發展起來的一種基于數學模

21、型的控制方法。它所依據的關于模型和擾動的先驗知識較少，能隨著系統行為變化，不斷檢測系統參數或運行指標，自動調整控制規則與參數，補償過程特性或環境的變化，保證整個控制系統具有良好的性能指標。它又分為線性與非線性兩類。目前已比較成熟的線性自適應控制主要有模型參考自適應控制（MRAC）和自校正控制（STAC）兩種。此法優點：通過在線修正自己的特性以適應對象的變化，能夠有效地解決模型不精確和模型變化所帶來的魯棒性問題。此法缺點：數學模型的建立和運算比較復雜，控制系統不易實現；進行辨識和校正需要一定時間，主要適于漸變和實時性不高的過程；處理非線性系統及系統結構變化的能力較差，在多輸出系統中的應用尚不成熟

22、等。此法主要用來解決電機參數攝動和各種擾動引起的不確定性問題，但對于因集膚效應引起的電阻變化、因飽和作用產生的電感變化等較快的參數變化，就會因來不及校正而難以得到很好的動態效果。目前，此法與其他方法結合形成了多種新方法。此外，線性自適應控制已成熟，現主要研究模糊、神經網絡、魯棒等非線性自適應控制。1.2.3 交流電機的非線性控制方法VC 和DTC 兩種控制只是從物理關系上構成轉矩與磁鏈的近似解耦控制，沒有對電機的動態過程進行全面的描述，且沒有或較少應用控制理論。交流電機本質上是一個非線性、多變量、強耦合、多擾動的對象，應直接采用魯棒控制或非線性控制，才能真正揭示問題的本質。近年來，隨著電力電子

23、與微處理器的快速發展，實現復雜的控制算法成為可能，交流電機的非線性控制已成為研究熱點。（1）魯棒控制（Robust Control，RC）它是針對系統中存在一定范圍的不確定性而設計的控制器，使閉環系統保持穩定的同時，保證一定的動態性能品質。它包括基于性能指標優化的控制理論（Zames G. 1981 年提出的H控制為代表）、基于分析系統的穩定性的魯棒性分析和設計（Doyle J C. 1982 年提出的 理論等）兩類方法。此法優點：對于干擾、參數偏差以及系統噪聲有良好的穩定性。此法缺點：權函數選取困難，依賴于設計者的經驗；仍屬模型的設計方法，需依參數不同及所選加權不同而重新設計控制器；只能在允

24、許的不確定性界內保證系統的魯棒穩定性；只能處理非結構性不確定問題，對結構性不確定性問題有局限性；只能優化單一的H范數，不能與其他目標函數綜合起來；控制器階次較高，算法復雜，難以實際應用。H控制被用于電機控制中，它保證了對參數不確定系統的魯棒性和對外界擾動的抑制作用。此法也常與自適應、內模等其他控制結合，以提高系統的性能。（2）滑模變結構控制（Sliding Mode VaribaleStrueture Control，VSC）它是由Utkni 等1962 年提出的一種自適應的非線性控制，Izosimov D.于1975 年將其引入到電機控制。它具有控制的不連續性，即一種使系統結構隨時變化的開關

25、特性。它根據被調量的偏差及其導數，讓系統沿著預先設計好的滑動模態軌跡運動。此法優點：幾乎不依賴于模型，對干擾和未建模動態具有較強的魯棒性；不需要在線辨識，控制規律實現容易；對系統模型精度要求不高，控制規律簡單，可協調動、靜態間矛盾；有效降低系統的階數、簡化控制；理論上可應用到各類非線性系統。此法缺點：頻繁高速的開關切換會帶來高頻抖動，這會激活系統的未建模高頻成分，甚至導致不穩，需用飽和切換函數；需要知道系統不確定性參數和擾動的上、下界的準確度影響系統魯棒性。此法對電機參數的變化和負載轉矩振動具有良好的魯棒性。目前，既能削弱抖動而又不失強魯棒性的變結構控制是研究的熱點問題。現也常將它與自適應、預

26、測、無源性、反饋線性化、模糊、神經網絡等控制相結合，以達到更好的控制效果。（3）無模型控制（Model Free Control，MFC）它是由韓志剛、侯忠生等于1989 年提出的，利用一個新引入的偽梯度向量的概念，用動態線性時變模型來替代一般非線性系統，并僅用受控系統的I/O 數據在線估計系統的偽梯度向量，實現非線性系統的自適應控制。此法優點：既是參數自適應，又是結構自適應；僅利用系統I/O 數據，無需受控系統的數學模型；無需辨識過程和控制器設計；方法原理簡單，在線估計參數少，易于編程實現；可移植性好，跟蹤性能良好，魯棒性較強，能保證系統的閉環穩定。此法缺點：泛模型是非線性系統的一種簡單動態

27、線性化，沒有完全避免系統的未建模動態問題；它的應用受到對象的制約，應用時應考慮對象的特點，以更好地發揮其控制優勢。此法已被應用異步電機的控制中，實現了不同負載下的轉速穩定控制。目前，它常與跟蹤微分器等其他控制結合，以便在線“挖掘”、“學習”更多的信息，改進其控制性能。（4）Lyapunov 直接控制（Lyapunov DirectControl，LDC）它是在1892 年Lyapunov 提出的非線性系統穩定性直接判據的基礎是發展起來的，先對系統構造一個“類似能量”的純量函數，然后在保證該函數對時間的變化為負的前提下來設計控制器。此法優點：具有全局漸進穩定，對系統的參數變化及外部擾動有較強的魯

28、棒性；理論嚴格、物理意義清晰；方法簡單、實現容易、響應速度快；擺脫了I/O線性化方法中對重定義的輸出變量的依賴。此法缺點：沒有給出構造Lyapunov函數的一般方法，在高維、強非線性系統中構造Lyapunov函數很困難；Lyapunov能量函數向系統期望點收斂速度不可控，導致動態性能不理想。此法已在感應電機控制領域得到了應用，所設計的控制器較簡單，無需對轉子磁鏈觀測，且對電阻變化有較強的魯棒性。（5）無源性控制（Passivity-Based Control，PBC）它是由Ortega R.等于1995年提出的一種非線性反饋控制策略，通過利用輸出反饋使得閉環系統特性表現為一無源映射，配置系統能

29、量耗散特性方程中的無功分量“無功力”，迫使系統總能量跟蹤預期的能量函數，保證系統的穩定性，使得被控對象的輸出漸近收斂到期望值。此法優點：設計簡單，物理意義明確；系統反饋不需要觀測器，直接利用輸出反饋；具有全局穩定性，無奇異點，對系統參數變化及外來攝動有較強魯棒性；選擇不同輸出函數和能量函數，可設計出多種無源控制器； 已成功應用于EL（Euler-Lagrange，EL）方程所描述的控制系統，且EL 模型中有反對稱矩陣，簡化了無源控制律。此法缺點：在構造存儲函數時，系統的Lagrange結構常會被打破，系統的穩定性得不到保證；Lyapunov 函數的構造無規律可循。此法已被引入到電機控制中，采用

30、阻尼注入法使得電機嚴格無源，通過分析電機EL 能量模型，將電機分解成為兩個串連的無源子系統，采取輸出反饋等措施，實現閉環系統的漸進穩定。該系統對轉子電阻參數變化不敏感，但對負載參數變化，無法實現時變磁通的完全跟蹤。目前主要研究轉矩漸近跟蹤、轉速漸近跟蹤及位置漸近跟蹤等PBC 方法，它還與其他控制結合，以達到最佳控制性能。（6）端口受控的耗散哈密頓（Port ControlledHiltonian with Dissipation，PCHD）它也是由Ortega R.等在1999 年提出的，是從無源性控制理論演化來的，解決了PBC 的Lagrange結構常被破壞而導致系統穩定性得不到保證的問題。

31、它用PCH 模型來表示系統，系統總的能量函數作為Hamilton 函數，以此判斷系統穩定性，把能量耗散的概念引入到PCH 系統。系統的反饋鎮定基于互聯和阻尼配置的無源性控制（IDA-PBC）能量成形方法來實現，這樣鎮定問題就轉化為求解偏微分方程。此法優點：具有全局穩定性和魯棒性；若選擇合適的阻尼注入，會收到好的動、靜性能；設計具有靈活性；根據能量平衡關系，選擇期望的閉環Hamilton 函數，偏微分方程可轉成普通的微分方程，求解容易、計算量小、便于實現。此法缺點：缺乏必要的物理意義；直接求解偏微分方程難度大，計算量大，實現困難；尚處于研究與仿真的階段，還很不成熟。此法被應用于電機速度控制中，實

32、現了速度和電流的雙閉環控制仿真，取得了很好的靜、動態性能和較好的魯棒性。（7）反步控制（Backstepping Control，BC）它是由Kokotovic 等在1991 年提出的，它以Lyapunov 能量函數的收斂性為目標，將原來復雜的非線性系統分解為若干個子系統，引入虛擬控制量進行靜態補償，采用由前往后遞推的設計方法，通過設計后面子系統的虛擬控制來保證前面子系統達到鎮定。另外，當系統存在不確定性時，采用自適應反步控制方法。此法優點：能夠維持系統的全局一致漸近穩定，保證系統跟蹤誤差漸近收斂；設計過程簡明；對參數不確定性及外界干擾有魯棒性；基本解決了LDC 缺乏構造性的問題，給出了反向設

33、計尋求Lyapunov 函數的方法；不要求非線性系統滿足匹配條件，增廣匹配條件或者非線性增長性約束條件。此法缺點：參數變化需滿足線性參數化條件；依賴于對象的數學模型；需要計算回歸函數，計算量成指數險增長，實現難度較大；自適應反步法要求系統的不確定性必須轉化為線性參數未知的不確定性，且在確定和計算回歸矩陣時比較煩瑣；僅適于可狀態線性化或具有嚴格參數反饋的不確定非線性系統。此法已被用于電機的控制中，在電機參數、負載轉矩等未知的情況下，對這些參數進行估計，將電機分為兩個子系統分別設計自適應控制器，克服這些不確定性影響，確保磁鏈和轉速的跟蹤特性和系統的全局穩定性17。為提高電機控制性能，它常與自適應、

34、變結構、魯棒、神經網絡等控制或與擴張狀態觀測器相結合使用。（8）映射線性化控制如果運用某種方法將非線性系統變換成相應的線性系統，便能用線性控制方法進行控制。現主要有反饋線性化、逆系統兩種線性化控制方法。 反饋線性化控制（Feedback LinearizationControl，FLC）它是由Brockett R W.在1976 年提出且基于微分幾何的線性化解耦控制方法。基于微分幾何的非線性控制方法包括靜態/動態反饋線性化、I/O 線性化、非線性觀測器和擾動解耦。其中反饋線性化通過狀態的微分同胚和非線性狀態反饋控制，把狀態空間按非線性坐標變換的方法轉換為同維的流形，從而將非線性系統變換為線性系

35、統，實現了反饋線性化，進而可采用線性系統理論設計控制器。此法優點：具有堅實的理論基礎；可實現對象完全解耦；可抑制參數變化和外部干擾的影響。此法缺點：數學工具較抽象，控制算法較復雜，實現困難；依賴于對象的精確模型，不具備對模型和參數不確定的魯棒性；需要全狀態可測量，需要精確抵消動態；存在奇異點的問題；局限于仿射非線性系統。VC 在弱磁升速或調整磁鏈幅值時，解耦條件將受到破壞，難以取得好的動態性能。此法被用于電機控制中，可對電機進行全局的完全解耦且線性化的控制，它將電機模型完全解耦成磁鏈和轉速兩個獨立的線性單變量系統，兩個子系統按線性控制理論分別設計，可使系統達到預期的性能指標。為消除需要精確知道

36、系統的參數的缺點，它常與自適應、灰色、變結構、魯棒、神經網絡等控制相結合，提高系統對轉子參數和負載變化的魯棒性。 逆系統控制（Inverse System Control，ISC）它是由Widrow B.于1986年提出的一種直接反饋線性化的方法，先用給定對象的模型生成一種可用反饋方法實現的原系統的階積分逆模型，將之串聯在被控對象的前面，原對象被補償為具有線性傳遞關系且已解耦的偽線性規范化系統，再用線性系統理論來完成偽線性系統的控制。此法優點：避免了微分幾何的復雜繁瑣理論束縛；不局限于仿射非線性系統；直觀簡明，容易理解和應用。此法缺點：要求被控系統的模型精確可知，需要求出逆系統的解析表達式，且

37、須滿足系統可逆性條件；控制精度依賴于逆模型的精度，自適應性和魯棒性差。此法已被應用于電機控制，將電機解耦成轉速與磁鏈兩個線性子系統，并運用線性理論對設計的系統進行控制，實現了電磁轉矩和磁鏈對各自參考值的全局漸進跟蹤19。為解決自適應性差問題，它常與自適應、神經網絡等控制相結合，對參數和模型的在線辨識或校正，可取得更好的控制效果。（9）自抗擾控制（Active Disturbances RejectionControl，ADRC）它是由韓京清在1997 年提出的一種針對非線性、不確定性系統的控制方法。它由跟蹤微分器、擴張狀態觀測器和非線性狀態誤差反饋控制律三部分組成。它利用非線性結構克服了抗干擾

38、能力差、易受系統參數變化影響等經典PID 的缺陷，采用前饋補償方法將擾動加到系統模型的輸入端，從而將具有非線性、不確定對象的控制系統補償為確定的、簡化的積分串聯型線性系統，在此基礎上再設計控制器。此法優點：系統的非線性項和擾動可通過估計得到，不依賴于系統的模型和參數；安排過渡過程解決快速和超調間的矛盾；不用積分反饋也能實現無靜差，避免積分反饋的副作用；統一處理確定系統和不確定系統的控制問題；可抑制外擾，不需知道外擾模型或直接測量。此法缺點：當對象模型階數大于3 時，難以選取滿意的非線性函數及相應的參數，同時計算量大，導致控制周期變長，實時性變差；非線性環節的運算較復雜，計算量大，快速實現困難；

39、涉及較多的參數選取問題，它們的取值會影響控制性能。此法已被應用到異步電機的VC 中，提高感應電動機控制系統的魯棒性，抑制電機參數波動及負載擾動的影響。它常與模型配置、無源、神經網絡等控制相結合，實現優勢互補，獲得更好的性能。1.2.4 交流電機的智能控制由于交流電機是非線性、多變量、耦合系統，且受到轉矩波動、未知負載和電機本身參數變化等的影響，上述控制方法難以實現精確控制要求。智能控制不依賴于對象模型，繼承了人腦思維的非線性特征，并在處理有不精確性和不確定性的問題中獲得可處理性、魯棒性。由于交流傳動系統具有較明確的數學模型，在交流傳動中引入智能控制的目的是充分利用其非線性、變結構、自尋優等功能

40、來克服交流傳動系統的變參數與非線性等因素，從而提高系統的魯棒性。因此，大多是在原來的模型控制基礎上增加一定的智能控制手段，以消除參數變化和擾動的影響。目前，模糊控制和神經網絡控制等智能控制在交流傳動系統應用中較為成熟。（1）模糊控制（Fuzzy Control，FC）它是由Zadeh L A 在1973 年提出的，是基于模糊推理，模仿人的思維模式，對難以建立精確數學模型的對象實施的一種控制，包括精確量的模糊化、模糊推理、清晰化三部分。為消除早期模糊控制存在的靜差，出現了帶積分模糊控制器等。此法優點：不依賴對象模型，可處理不精確信息；魯棒性強，能夠克服系統中過程參數變化和非線性等不確定因素；能模

41、仿人的經驗對復雜對象進行專家式的控制。此法缺點：控制精度不高，穩態精度低，甚至可能振蕩；自適應能力有限；模糊規則、量化因子、比例因子和隸屬函數難以確定；缺乏模糊規則設計方法。此法已應用到電機控制中，能有效地克服電機非線性、強耦合等缺點。由于它的精度及自適性較差，常把它與PID、自適應、變結構、神經網絡等其他控制相結合，以取得更優性能。（2）神經網絡控制（Neural Network Control，NNC）神經網絡是由Mcculloch W S.等在1943 年提出，1992 年開始被應用于控制領域。NN 模擬人的大腦神經生物結構，可逼近任何非線性函數，有效解決非線性系統建模難的問題，能夠學習

42、與適應不確定過程的動態特性，具有很強的魯棒性和容錯性以及并行處理的快速性。此法優點：自適應和自學習、非線性映射、魯棒性和容錯性均很強；只需通過一定的I/O樣本來訓練，可逼近任意對象的動態特性；不需復雜控制結構，也不需要對象模型，可用于復雜的控制對象。此法缺點：物理意義不明確；網絡結構、隱層數及各層神經元數的選取缺乏理論支持；計算復雜，計算量大；對訓練集的要求高、訓練時間長；穩定性分析較困難，收斂性不能保證，可能陷入局部最優，甚至發散；優化目標是基于經驗風險最小化，泛化性能不強。此法應用于電機控制中能夠準確地擬合電機的非線性。它也常與自適應、PID、模糊等結合使用，以取得更好的性能。（3）支持向

43、量機控制（Support Vector MachineControl，SVMC）SVM是由Vapnik V.等于1995 年提出的機器學習算法，是建立在統計學習和結構最小化原則基礎上的，能較好地解決小樣本、非線性、高維數和局部極小點等實際問題。但SVM 算法的樣本數據越大，求解相應的二次規劃問題越復雜，計算速度越慢，存在著魯棒性、稀疏性和大規模運算問題。Suykens J A.等在1999 年提出的最小二乘SVM算法（LS-SVM）可解決SVM 的問題。此法優點：具有小樣本學習、全局最優、泛化能力強等特點；它的核函數利用隱式非線性變換，巧妙地解決了維數災難問題；它的拓撲結構由支持向量決定；能以

44、任意的精度逼近任意函數；它的結構簡單、可調參數少、學習速度快。此法缺點：核函數及參數的構造和選擇缺乏理論指導；有時無法利用現有的公式計算決策函數的閾值；它的一些變形方法還缺乏相應的統計學習理論基礎；LS-SVM 喪失了SVM 的稀疏性與魯棒性。此法常與逆控制法結合用于電機控制中，它利用SVM 其構造電機的逆模型，該系統能有效地實現轉速與磁鏈的動態解耦，且對負載擾動有較強的魯棒性。（4）專家控制（Expert Control，EC）Roth H.等在1983 年提出專家控制系統。它是將專家系統與控制理論相結合，仿效專家智能，實現對較為復雜問題的控制，能自適應地解釋當前狀況，預測未來行為，診斷出現

45、問題的原因，制訂校正規劃，并監控規劃的執行，確保成功。此法優點：以控制專家的經驗和知識彌補了對象數學模型的缺陷；運行可靠，決策能力強，能夠處理不確定性、不完全性和不精確性之類的問題；擬人能力強，應用通用性好，控制與處理靈活。此法缺點：過度依賴專家的經驗，且專家經驗知識的獲取困難；缺乏自學習能力，知識庫的更新與規則生成困難；控制精度不高，存在穩態誤差；需要建立實時操作知識庫；系統的穩定性難以分析；解釋機構的設計、用戶接口的建立等存在問題。此法與自學習等控制結合起來已被用于交流伺服系統中，自學習控制解決了專家控制器的知識庫不足問題，提高了系統的自適應能力。（5）模糊神經控制（Fuzzy Neural NetworkControl，FNNC）模糊、神經、專家三種基本智能方法各有其優勢及局限，將它們集成融合在一起已成為設計更高智能的控制系統方案，其中模糊神經網絡是最常用的結合形式。FNN 是由Lee S C.和Lee E T.在1974年提出的，FNNC 是模糊控制與神經網絡控制的結合體。盡管這兩種控制都具有不依賴于對象的數學模型、魯棒性強等優點，但模糊控制的穩態精度低、自適應能力差，而神經控制的學習時間長、參數物理意義不明顯。FNNC 是通過神經網絡實現模糊控制的功能，增強了模糊控制的自學習和自適應能力，改善了神經網絡學習速度慢、易陷入局部極值等問題，增強了控制系統的實時性。此法優點