控制策略在交流伺服中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，優(yōu)良的控制策略不但可以彌補硬件設計方面的不足，而吐Q2提高系統(tǒng)的性能�？刂撇呗灾饕�包括交流電動機控制技術(shù)和系統(tǒng)的主要調(diào)節(jié)控制策略。高性能的交流伺服系統(tǒng)對控制策略的要求概括為：不但要求系統(tǒng)具有快速的動態(tài)響應和高的動、靜態(tài)精度，而巳系統(tǒng)對參數(shù)的變化和擾動不敏感。
    交流電動機是—個非線性、事變量、強耦合的高階控制對象，交搖臂鉆床流電動機的控制常使用矢量控制，也叫磁場的定向控制。磁場定向控制的目的是為了將耦合項解耦，使交流電動機動態(tài)特性線性化，轉(zhuǎn)矩方程類似于直流電動機的轉(zhuǎn)矩方程，這樣僅需要控制轉(zhuǎn)矩命令電流的劃、，就町以控制轉(zhuǎn)矩。即使這樣，由于丁業(yè)現(xiàn)場信號不容易測量，狀態(tài)變量不能實現(xiàn)直接測量，增加了控制的難度；另一方面，參數(shù)的變化和√；確定性，例如，轉(zhuǎn)子的電阻隨著電動機運行及溫度的升高其變化幅度可以達到100％，而負載由于各種上業(yè)條件的限制，搖臂鉆床也是變化的，此時要求控制器具有劉參數(shù)變化和擾動的魯棒性。因此，為了進一步提高交流電動機伺服系統(tǒng)的動、靜態(tài)性能，增強抗干擾能力，近年來國內(nèi)外專家采用現(xiàn)代控制理論和方法進行了／’泛深入地研究井取得顯著進步。
    1．矢量變換控制技術(shù)
    矢量控制是由德國西門于公司的F．Blaschke于1971年提出的，矢量控制理論使交流電動機的控制獲得質(zhì)的飛躍。矢量控制采用欠量變換的方法，通過把交流電動機的磁通與轉(zhuǎn)矩的控制解耦，將交流電動機的控制過程等效為直流電動機的控制過程，使交流調(diào)速系統(tǒng)的動態(tài)性能得到顯著的改善和提高，從而使交流調(diào)速取代直流調(diào)速成為可能。實踐證明，采用矢量控制的交流調(diào)速系統(tǒng)的特性優(yōu)于直流調(diào)速系統(tǒng)；但矢量控制的缺點是：其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復雜，
運算量大，電動機參數(shù)變化等都影響系統(tǒng)的搖臂鉆床性能。
    2．直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)
    直接轉(zhuǎn)矩控制技術(shù)(Direct Torque Control，DTC)是由德國的Depenbrolk教授于1985年提出的，這種方法足將矢量控制中以轉(zhuǎn)子磁通定向更換為以定子磁通定向，通過轉(zhuǎn)矩偏差和定于磁通偏差確定電壓矢量，沒有復雜的坐標變換，在線計算量比較小，實叫性較強。直接轉(zhuǎn)矩控制不需要解耦簡化電動機的數(shù)學模型，強調(diào)對電動機轉(zhuǎn)矩的直接控制，控制思想新穎，結(jié)構(gòu)簡單，省掉了矢量旋轉(zhuǎn)變換竹復雜的變換和搖臂鉆床計算，是‘稈高性能的交流調(diào)速方法。
    3．線性控制
    巾于交流電動機是一個事變量、強耦合的非線性系統(tǒng)，應用非線性控制理論研究其控制策略，應該更能揭不問題的本質(zhì)。1987年Mafijallic’—Spong等人首次提出將基于微分兒何的非線性反饋線性化理論應用于交流電動機控制并取得很好的效果。交流電動機的非線性控制足通過非線性狀態(tài)反饋和非線性變換實現(xiàn)系統(tǒng)的動態(tài)解耦和全局線性化，將非線性、多變量、強耦合的異步電動機系統(tǒng)分解成兩搖臂鉆床個獨立的線性單變量系統(tǒng)，其巾轉(zhuǎn)子磁鏈了系統(tǒng)由兩階慣性環(huán)節(jié)組成，轉(zhuǎn)速子系統(tǒng)山一個積分環(huán)竹和一個慣性環(huán)節(jié)組成，兩個子系統(tǒng)的調(diào)節(jié)器可以拄線性控制器理論分別設計，從而使系統(tǒng)達到預期的性能指標。
    4．PID控制
    PID控制是比例(P)、積分(1)＼微分(D)控制的簡稱。只要比例數(shù)、積分時間、微分時間三個參數(shù)整定恰當，就可以避免調(diào)節(jié)過程過分振蕩，父能實現(xiàn)無級控制，而且具有搖臂鉆床抑制超調(diào)的作用，能夠有效地劃R動態(tài)誤差和縮短調(diào)節(jié)過程時間。PID控制結(jié)構(gòu)簡單、算法易懂，使用方便、適用性廣、魯棒性強，是工業(yè)過程挎制中常見的控制器，Pm控制回路占世界丁業(yè)控制回路總數(shù)的80％~90％
    5、自適應控制
    自適用控制可分為模型參考白適應擰制和白校正自適應控制等類型，在交流電動機參數(shù)估計和提高系統(tǒng)動態(tài)性能方血有著廣泛的應用。但白適應控制算法的運算量較人，如果應用于高性能的伺服驅(qū)動系統(tǒng)有較大的田難。因此人部分只是對個別參數(shù)進行在線辨識，實現(xiàn)部分參數(shù)的自適應.
    6．滑模變結(jié)構(gòu)控制
    滑模變結(jié)構(gòu)控制是在20世紀六七寸年代發(fā)展起來的�；�本思想是：給定狀態(tài)空間的若干切換面，對每個切換面的不同側(cè)施以不同的控制規(guī)律。當運動在切換面的搖臂鉆床不同側(cè)時，系統(tǒng)的相軌跡拓撲也不同。如果這樣的控制能使得整個或其部分切換面成為可能的相軌跡終：L點，就稱該控制為變結(jié)構(gòu)控制�；�模變結(jié)構(gòu)控制主要特點在于其控制的不連續(xù)性，即一種使系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)隨時變化的開關(guān)特性。依據(jù)系統(tǒng)的狀態(tài)(偏差及各階導數(shù)等)使系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以階躍方式有目的地變化，使系統(tǒng)沿預定的“滑動模態(tài)”的狀態(tài)軌跡運動，實現(xiàn)預期設計的控制性能。
    當滑動模態(tài)發(fā)生變化時，系統(tǒng)被強制在開關(guān)平面附近滑動，因而對耦合、擾動、時變等均不敏感，表現(xiàn)出良好的魯棒性。但是滑模結(jié)構(gòu)控制在實際工程應用中還是遇搖臂鉆床到許多困難，例如，高的開關(guān)損耗使得系統(tǒng)具有良好的魯棒性的同時會發(fā)生“抖振”現(xiàn)象。為了減弱“抖振”，遺傳算法和模糊控制等許多方法得到了應用。
    7．模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡控制
    目前，智能擰制在交流傳動應用中較為成熟的主要是模糊控制理論和神經(jīng)網(wǎng)絡控制。模糊控制是將數(shù)學和模糊性統(tǒng)一起來，使控制器能更逼真地模仿熟練操作人員和專家的控制經(jīng)驗和方法。模糊控制能解決許多復雜的而無法建立精確的數(shù)學模型的系統(tǒng)的控制問題，是處理控制系統(tǒng)中不確定和不精確性的一種有效方法。模糊控制特別適合于非線性、強耦合、多變量的控制對象，因此，在交流電動機的搖臂鉆床控制應用中有較強的優(yōu)勢。
    神經(jīng)網(wǎng)絡的計算是將計算函數(shù)嵌入物理網(wǎng)絡中，對計‘算過程的每一個基本操作都存在與之對應的連接。神經(jīng)網(wǎng)絡在處理自學習、自組織、自聯(lián)想及容錯方面都有非凡的能力。神經(jīng)網(wǎng)絡對參數(shù)變化的影響比較小，對被控制模型精度要求不高，抗干擾能力強。應用于交流調(diào)速中，可以克服系統(tǒng)中非線性因素的影響，這是傳統(tǒng)的控制方法無法比擬的。但是神經(jīng)網(wǎng)絡目前仍存在許多理論問題需要加以解決，例如，算法太復雜，神經(jīng)元模型結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)調(diào)整學習與參數(shù)的結(jié)合，網(wǎng)絡的穩(wěn)定性和收斂性的證明也比較困難，尚待進一步完善。
    8．基于遺傳算法的優(yōu)化技術(shù)
    遺傳算法是一種非常熱門的最優(yōu)化算法，其主要的優(yōu)點足穩(wěn)定性高，在不需要其他領(lǐng)域知識的情況下就可以最優(yōu)化運算，如果配合一些領(lǐng)域知識，還可以搖臂鉆床加快其運算速度。遺傳算法透過編碼技術(shù)將可行解轉(zhuǎn)換成染色體，同時采用大量可行解直接在解空間中進行搜索，在搜索過程中交換信息，能夠避免在最優(yōu)化過程中陷入局部最優(yōu)解的困境，向整體最優(yōu)解收斂。在許多的控制應用上，使用遺傳算法獲得最優(yōu)的控制參數(shù)。
    9．復合控制策略
    每種控制策略獨有其特土，但義都存在一些問題，囚此，各種控制策略應當相斤滓透和復合，克服單一策略的不足，結(jié)合而形成復合的控制策略，提高控制性能，更好地滿足各種應用的需搖臂鉆床要，所以復合控制策略將是今后控制策略發(fā)展的一種方向和趨勢。有模糊 神經(jīng)網(wǎng)絡控制、模糊變結(jié)構(gòu)控制、漣接轉(zhuǎn)矩滑模變結(jié)構(gòu)控制、白適應模糊控制等。隨著應用研究的發(fā)展，復合控制策略的類削將寸；斷地衍十和發(fā)展，復合控制策略的優(yōu)勢也將越來越明顯。