交流电机控制策略的发展综述.doc

交流电机控制策略的发展综述摘要：对交流电机的控制方法进行了科学分类，可分为基于稳态模型的控制方法和基于动态模型的控制方法两大类，其中后者又可分为基本控制方法（也即矢量控制和直接转矩控制）、线性控制方法、非线性控制方法、智能控制四类。全面综述地分析和比较了它们的原理、优点、缺点、适用范围及应用情况。每种控制策略都有各自特点，在电机控制应用中应当根据性能要求，选用与之相应的控制方法，以取得最佳性能。每种控制方法都还存在缺陷，指出了交流电机控制算法的发展趋势。关键词：交流传动；交流电机；控制策略；矢量控制；直接转矩控制Abstract：AC motor control methods 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 control 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 control 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 control随着电力电子技术、微电子技术、数字控制技术以及控制理论的发展，交流传动系统的动、静态特性完全可以和直流传动系统相媲美，交流传动系统获得广泛应用，交流传动取代直流传动已逐步变为现实。由于交流电机本质上为非线性、多变量、强耦合、参数时变、大干扰的复杂对象，它的有效控制一直是国内外研究的热点问题，现已提出了多种控制策略与方法。其中经典线性控制不能克服负载、模型参数的大范围变化及非线性因素的影响，控制性能不高；矢量控制、直接转矩控制也存在一些问题；近年来，随着现代控制和智能控制的理论发展，先进控制算法被应用于交流电机控制，并取得一定成果。这些方法各有特点，在实际应用中需根据具体要求适当选择，才能实现最佳效果。因此，全面了解各种控制策略非常重要。本文将对当前交流电机常用控制策略进行了全面地分析和比较，给出其优缺点，并指出发展方向。1 交流电机的控制算法1.1 基于交流电机稳态模型的控制方法常用的稳态模型控制方案有开环恒V/f 比控制（即电压/频率=常数）和闭环转差频率控制。（1） 恒压频比控制（Constant V/f Control，VFC） 此法是从变压变频基本控制方式出发的且不带速度反馈的开环控制方式。由于在额定频率以下，若电压一定而只降低频率，那么气隙磁通就要过大，造成磁路饱和，严重时烧毁电机。为了保持气隙磁通不变，VFC 采用感应电势与频率之比为常数的方式进行控制。此法优点：结构简单，工作可靠，控制运算速度要求不高等。此法缺点：开环控制的调速精度和动态性能较差；只控制了气隙磁通，而不能调节转矩，性能不高；由于不含有电流控制，起动时必须具有给定积分环节，以抑制电流冲击；低频时转矩不足，需转矩补偿，以改变低频转矩特性。（2） 闭环转差频率控制（ Close-loop Slip Frequency Control，SFC）此法是一种直接控制转矩的控制方式。在电机稳定运行时，在转差率很小的变化范围内，只要维持电机磁链不变，电机转矩就近似与转差角频率成正比，因此控制转差角频率即可控制电机转矩。此法优点：基本上控制了电机转矩，提高了转速调节的动态性能和稳态精度。此法缺点：不能真正控制动态过程的转矩，动态性能不理想。上述两种控制方法基本上解决了电机平滑调速问题，但系统的控制规律是只依据电机的稳态数学模型，没有考虑过渡过程，系统在稳定性、起动及低速时转矩动态响应等动态性能不高；转矩和磁链是电压幅值及频率的函数，当仅控制转矩时，由于I/O 间的耦合会导致响应速度变慢，即使有很好的控制方案，交流电机也很难达到直流电机所能达到的性能。但这两种控制的规律简单，目前仍在一般调速系统中采用，它们适用于动态性能要求不高的交流调速场合，例如风机、水泵等负载。1.2 基于交流电机动态模型的控制方法1.2.1 交流电机的基本控制方法要获得高动态性能，必须依据交流电机的动态数学模型。它的动态数学模型是非线性多变量的，其输入变量为定子电压和频率，输出变量为转速和磁链。当前最成熟的控制方法有矢量控制和直接转矩控制两种。（1）矢量控制（Vector Control，VC）它是由Blasehke F.在1971 年提出。根据电机的动态数学模型，利用矢量变换方法，将异步电机模拟成直流电机，从而获得良好的动态调速性能。它可分为转子磁场定向控制和定子磁场定向控制两种，其中转子磁链定向控制以转子磁链为参考坐标，通过静止坐标系到旋转坐标系间的坐标变换，将定子电流分解成产生磁链的励磁分量和产生转矩的转矩分量，并使两分量相互独立而解耦，然后分别对磁链和转矩独立控制。通常的控制策略是保持励磁电流不变，改变转矩电流来控制电机转矩；定子磁场定向控制是将同步旋转坐标系d 轴放置在定子磁场方向上，有利于定子磁通观测器的实现，减弱转子回路参数对控制系统的影响，但低速运行时，定子电阻压降不容忽略，反电势测量误差较大，导致定子磁通观测不准，影响系统性能。若采用转子方程实现磁通观测，会增加系统复杂性。此法优点：实现了磁链与转矩的解耦，可对它们分别独立控制，明显改善了控制性能。此法缺点：对电机参数的依赖性大，而电机参数存在时变性，难以达到理想的控制效果；即使电机参数与磁链能被精确测量，也只有稳态时才能实现解耦，弱磁时耦合仍然存在；需假设电机中只有基波正序磁势，太理论化，不完全符合实际；若解耦后的控制回路采用普通PI 调节器，其性能受参数变化及各种不确定性影响严重。矢量控制已获得非常广泛应用于交流电机控制，且为克服其缺点，它常与其他控制方法相结合来使用。（2） 直接转矩控制（Direct Torque Control，DTC）它是由德国Depenbrock M.于1985 年提出，它摒弃了解耦思想，直接控制电机转矩，不需要复杂的变换与计算，把电机和逆变器看成一个整体，采用空间电压矢量分析方法在定子坐标系下分析交流电机的数学模型，计算定子磁通和转矩，通过PWM 逆变器的开关状态直接控制转矩。 此法优点：控制思路新颖，采用“砰-砰”控制，系统结构简洁，无需对定子电流解耦，静、动态性能优良；采用定子磁链进行磁场定向，只要知道定子电阻就可以把它观测出来，使系统性能对转子参数呈现鲁棒性；可被推广到弱磁调速范围。此法缺点：功率开关器件存在一定的通、断时间，为防止同一桥臂的两开关发生直通而短路，必须在控制信号中设置死区，但死区会使在各调制周期内引起微小畸变，畸变积累后会使逆变器的输出电流产生畸变，引起转矩脉动，低速时死区效应更明显；低速时定子电阻的变化引起的定子电流和磁链的畸变；对逆变器开关频率提高的限制较大；无电流环，不能做电流保护，需加限流措施。此法已逐步大量 用于交流电机控制，且为克服它的缺点，常与其他控制方法相结合。VC 和DTC 两法表面上不同，控制性能上各有特色，但本质是相同的，都采用转矩、磁链分别控制，其中转矩控制环（或电流的转矩分量环）都处于转速环的内环，可抑制磁链变化对转速子系统的影响，使转速和磁链子系统近似解耦。1.2.2 交流电机的线性控制方法 在VC和DCT两种基本的电机动态模型控制方法基础上，采用解耦后的线性控制或非线性控制可以构成高性能的控制系统，需要要解决的问题是提高系统的鲁棒性，以克服参数变化和各种扰动的影响。传统的电机控制一般采用线性模型和线性控制，控制结构采用双环（速度环和电流环）或三环（磁链环）结构。（1）PID控制（PID Control）PID 控制问世已有70 多年了，它是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。由于其简单、有效、实用的特性，目前仍是应用最为广泛的控制算法。此法优点：结构简单，物理意义明确，稳定性好，调整方便，应用经验丰富。此法缺点：仅适于线性、定常对象的控制，但不适于非线性、时变、耦合及参数和结构不确定的复杂对象的控制。由于交流电机是一个强耦合的非线性对象，且存在多种干扰，电机参数也会变化，此法无法在线自适应对象参数的变化，控制参数适用控制对象范围小，难以取得满意的控制效果。近年来，出现了PID 控制与其他控制相结合的多种新型PID 控制，如自适应PI、模糊PI、神经PI 等控制，它们在一定程度上改善了电机的调速性能。（2） 内模控制（Internal Model Control，IMC）它是由Garcia 和Motari 于1982 年提出的，是在Smith 预估基础上扩展的一种基于过程模型的控制策略。它通过对控制器的重新设计，增加了滤波环节，提高了系统的鲁棒性。此法优点：结构简单，设计直观；在线调节参数少，调整容易；跟踪调节好，鲁棒性强，抗扰性高；特别适合于时滞系统的控制。此法缺点：需要被控对象的内部模型，且当模型失配时，控制效果变差，甚至导致系统不稳；对难以建立模型、存在不确定及非线性的复杂对象，难以取得满意的控制效果。此法已被用于电机VC 控制中的电流调节器，系统的动态响应较好，且对参数变化的敏感性小。目前，此法已扩展到了多变量、非线性系统，还与自适应、预测、模糊、神经网络等其他控制方法结合，取得了更好的控制效果。（3）最优控制（Optimal Control，OC）它是由Bellman R E 等于1957 年提出的方法基础上发展起来的，在满足一定约束条件下，寻求最优控制策略，使得系统的性能指标达到极值。它的常用基本方法为动态规划、最大值原理和变分法。已在线性二次型调节、时间最短、能耗最小等领域广泛应用。此法优点：可用于MIMO 系统、非线性及时变系统；各种冲突的设计目标通过性能指标函数自动折中考虑，不依赖设计者经验；性能指标函数不仅可考虑动、静态性能，还可结合能量消耗；线性二次型调节器的相位裕量至少60，幅度裕量无限大。此法缺点：对象维数不宜太高，否则计算时间过长，难以实际应用；建模要准确，不能有未建模动态，存在鲁棒性问题；存在最优化算法的简化和实用性问题。VC 在恒转矩调速范围内采取恒磁通控制策略，在轻载时系统运行在额定磁通会引起过度铁芯损耗，导致电机效率降低。采用基于模型的最小损耗函数控制对轻载稳态时的效率进行优化，可减小铁损，使铜损与铁损达到平衡，实现效率最优。（4）预测控制（Predictive Control，PC）它是由Richalet等于1978年提出，具有多步测试、滚动优化和反馈校正三个基本特征，它不是采用不变的全局优化目标，而是采用滚动式的有限时域优化策略，使得在控制的全程中实现动态优化，而在控制的每步实现静态参数优化，及时弥补了模型失配、时变、干扰等引起的不确定性，使控制保持实际上的最优。它主要包括模型算法控制（MAC）、动态矩阵控制（DMC）、广义预测控制（GPC）、预测函数控制（PFC）等多种算法。此法优点：预测和优化模式是对最优控制的修正，建模方便；采用非最小化描述的离散卷积和模型，信息冗余量大，提高了鲁棒性；采用滚动优化策略，使模型失配、畸变、干扰等引起的不确定性及时得到弥补，提高了抗扰性和适应性；对模型精度要求不高，跟踪性能良好，更适于复杂工业过程控制。此法缺点：在线计算时间长，计算量大；理论分析难以深入；对多变量预测控制算法的稳定性、鲁棒性的研究亟待解决；对非线性系统的预测控制还没有很好地解决。针对传统DCT 中转矩脉动大问题，基于预测控制的空间电压矢量调制被用于DCT 控制系统，它根据转矩偏差值，通过矢量调制技术，预测出定子电压空间矢量，明显抑制了转矩和磁链的脉动。目前，此法已扩展到了多变量、有约束、非线性系统，还与其他控制方法相结合，如与神经网络、模糊、自适应、鲁棒等控制，取得了更好的控制效果。（5） 灰色控制（Grey Control，GC）它是由邓聚龙于1982 年提出。它通过系统运行数据建立灰色预测模型，利用灰色预测模型的超前预测功能提前预测出系统变化的趋势，并采取控制算法措施，可以克服系统时滞和参数时变等的不利影响，改善控制品质。此法优点：原理简单，所需样本少，计算方便，易于现场实时预测；便于实现“滚动”式预测；预测精度可检验，并可适当优化修正；灰色预测本身只能预测，它可与任何控制算法结合，实现并提高相应的控制功能。此法缺点：仅适合于单一指数规律发展且发展速度不快的系统，在其他增长趋势下预测的精度变差，且在数据离散程度较大时，精度下降很快；建模时极少使用确定性信息；计算复杂，且没有考虑误差的反馈调整；计算精度较低且不可控。此法被用于电机的DCT 控制系统，灰色预测用于下一状态磁链、转矩和磁链位置角，经过模糊推理给出相应的最佳控制方案。此法可解决电机参数变化及滞后效应的影响。（6）自适应控制（Adaptive Control，AC）它是Tsien H S.在1954 年发展起来的一种基于数学模型的控制方法。它所依据的关于模型和扰动的先验知识较少，能随着系统行为变化，不断检测系统参数或运行指标，自动调整控制规则与参数，补偿过程特性或环境的变化，保证整个控制系统具有良好的性能指标。它又分为线性与非线性两类。目前已比较成熟的线性自适应控制主要有模型参考自适应控制（MRAC）和自校正控制（STAC）两种。此法优点：通过在线修正自己的特性以适应对象的变化，能够有效地解决模型不精确和模型变化所带来的鲁棒性问题。此法缺点：数学模型的建立和运算比较复杂，控制系统不易实现；进行辨识和校正需要一定时间，主要适于渐变和实时性不高的过程；处理非线性系统及系统结构变化的能力较差，在多输出系统中的应用尚不成熟等。此法主要用来解决电机参数摄动和各种扰动引起的不确定性问题，但对于因集肤效应引起的电阻变化、因饱和作用产生的电感变化等较快的参数变化，就会因来不及校正而难以得到很好的动态效果。目前，此法与其他方法结合形成了多种新方法。此外，线性自适应控制已成熟，现主要研究模糊、神经网络、鲁棒等非线性自适应控制。1.2.3 交流电机的非线性控制方法VC 和DTC 两种控制只是从物理关系上构成转矩与磁链的近似解耦控制，没有对电机的动态过程进行全面的描述，且没有或较少应用控制理论。交流电机本质上是一个非线性、多变量、强耦合、多扰动的对象，应直接采用鲁棒控制或非线性控制，才能真正揭示问题的本质。近年来，随着电力电子与微处理器的快速发展，实现复杂的控制算法成为可能，交流电机的非线性控制已成为研究热点。（1）鲁棒控制（Robust Control，RC）它是针对系统中存在一定范围的不确定性而设计的控制器，使闭环系统保持稳定的同时，保证一定的动态性能品质。它包括基于性能指标优化的控制理论（Zames G. 1981 年提出的H控制为代表）、基于分析系统的稳定性的鲁棒性分析和设计（Doyle J C. 1982 年提出的 理论等）两类方法。此法优点：对于干扰、参数偏差以及系统噪声有良好的稳定性。此法缺点：权函数选取困难，依赖于设计者的经验；仍属模型的设计方法，需依参数不同及所选加权不同而重新设计控制器；只能在允许的不确定性界内保证系统的鲁棒稳定性；只能处理非结构性不确定问题，对结构性不确定性问题有局限性；只能优化单一的H范数，不能与其他目标函数综合起来；控制器阶次较高，算法复杂，难以实际应用。H控制被用于电机控制中，它保证了对参数不确定系统的鲁棒性和对外界扰动的抑制作用。此法也常与自适应、内模等其他控制结合，以提高系统的性能。（2）滑模变结构控制（Sliding Mode VaribaleStrueture Control，VSC）它是由Utkni 等1962 年提出的一种自适应的非线性控制，Izosimov D.于1975 年将其引入到电机控制。它具有控制的不连续性，即一种使系统结构随时变化的开关特性。它根据被调量的偏差及其导数，让系统沿着预先设计好的滑动模态轨迹运动。此法优点：几乎不依赖于模型，对干扰和未建模动态具有较强的鲁棒性；不需要在线辨识，控制规律实现容易；对系统模型精度要求不高，控制规律简单，可协调动、静态间矛盾；有效降低系统的阶数、简化控制；理论上可应用到各类非线性系统。此法缺点：频繁高速的开关切换会带来高频抖动，这会激活系统的未建模高频成分，甚至导致不稳，需用饱和切换函数；需要知道系统不确定性参数和扰动的上、下界的准确度影响系统鲁棒性。此法对电机参数的变化和负载转矩振动具有良好的鲁棒性。目前，既能削弱抖动而又不失强鲁棒性的变结构控制是研究的热点问题。现也常将它与自适应、预测、无源性、反馈线性化、模糊、神经网络等控制相结合，以达到更好的控制效果。（3）无模型控制（Model Free Control，MFC）它是由韩志刚、侯忠生等于1989 年提出的，利用一个新引入的伪梯度向量的概念，用动态线性时变模型来替代一般非线性系统，并仅用受控系统的I/O 数据在线估计系统的伪梯度向量，实现非线性系统的自适应控制。此法优点：既是参数自适应，又是结构自适应；仅利用系统I/O 数据，无需受控系统的数学模型；无需辨识过程和控制器设计；方法原理简单，在线估计参数少，易于编程实现；可移植性好，跟踪性能良好，鲁棒性较强，能保证系统的闭环稳定。此法缺点：泛模型是非线性系统的一种简单动态线性化，没有完全避免系统的未建模动态问题；它的应用受到对象的制约，应用时应考虑对象的特点，以更好地发挥其控制优势。此法已被应用异步电机的控制中，实现了不同负载下的转速稳定控制。目前，它常与跟踪微分器等其他控制结合，以便在线“挖掘”、“学习”更多的信息，改进其控制性能。（4）Lyapunov 直接控制（Lyapunov DirectControl，LDC）它是在1892 年Lyapunov 提出的非线性系统稳定性直接判据的基础是发展起来的，先对系统构造一个“类似能量”的纯量函数，然后在保证该函数对时间的变化为负的前提下来设计控制器。此法优点：具有全局渐进稳定，对系统的参数变化及外部扰动有较强的鲁棒性；理论严格、物理意义清晰；方法简单、实现容易、响应速度快；摆脱了I/O线性化方法中对重定义的输出变量的依赖。此法缺点：没有给出构造Lyapunov函数的一般方法，在高维、强非线性系统中构造Lyapunov函数很困难；Lyapunov能量函数向系统期望点收敛速度不可控，导致动态性能不理想。此法已在感应电机控制领域得到了应用，所设计的控制器较简单，无需对转子磁链观测，且对电阻变化有较强的鲁棒性。（5）无源性控制（Passivity-Based Control，PBC）它是由Ortega R.等于1995年提出的一种非线性反馈控制策略，通过利用输出反馈使得闭环系统特性表现为一无源映射，配置系统能量耗散特性方程中的无功分量“无功力”，迫使系统总能量跟踪预期的能量函数，保证系统的稳定性，使得被控对象的输出渐近收敛到期望值。此法优点：设计简单，物理意义明确；系统反馈不需要观测器，直接利用输出反馈；具有全局稳定性，无奇异点，对系统参数变化及外来摄动有较强鲁棒性；选择不同输出函数和能量函数，可设计出多种无源控制器； 已成功应用于EL（Euler-Lagrange，EL）方程所描述的控制系统，且EL 模型中有反对称矩阵，简化了无源控制律。此法缺点：在构造存储函数时，系统的Lagrange结构常会被打破，系统的稳定性得不到保证；Lyapunov 函数的构造无规律可循。此法已被引入到电机控制中，采用阻尼注入法使得电机严格无源，通过分析电机EL 能量模型，将电机分解成为两个串连的无源子系统，采取输出反馈等措施，实现闭环系统的渐进稳定。该系统对转子电阻参数变化不敏感，但对负载参数变化，无法实现时变磁通的完全跟踪。目前主要研究转矩渐近跟踪、转速渐近跟踪及位置渐近跟踪等PBC 方法，它还与其他控制结合，以达到最佳控制性能。（6）端口受控的耗散哈密顿（Port ControlledHiltonian with Dissipation，PCHD）它也是由Ortega R.等在1999 年提出的，是从无源性控制理论演化来的，解决了PBC 的Lagrange结构常被破坏而导致系统稳定性得不到保证的问题。它用PCH 模型来表示系统，系统总的能量函数作为Hamilton 函数，以此判断系统稳定性，把能量耗散的概念引入到PCH 系统。系统的反馈镇定基于互联和阻尼配置的无源性控制（IDA-PBC）能量成形方法来实现，这样镇定问题就转化为求解偏微分方程。此法优点：具有全局稳定性和鲁棒性；若选择合适的阻尼注入，会收到好的动、静性能；设计具有灵活性；根据能量平衡关系，选择期望的闭环Hamilton 函数，偏微分方程可转成普通的微分方程，求解容易、计算量小、便于实现。此法缺点：缺乏必要的物理意义；直接求解偏微分方程难度大，计算量大，实现困难；尚处于研究与仿真的阶段，还很不成熟。此法被应用于电机速度控制中，实现了速度和电流的双闭环控制仿真，取得了很好的静、动态性能和较好的鲁棒性。（7）反步控制（Backstepping Control，BC）它是由Kokotovic 等在1991 年提出的，它以Lyapunov 能量函数的收敛性为目标，将原来复杂的非线性系统分解为若干个子系统，引入虚拟控制量进行静态补偿，采用由前往后递推的设计方法，通过设计后面子系统的虚拟控制来保证前面子系统达到镇定。另外，当系统存在不确定性时，采用自适应反步控制方法。此法优点：能够维持系统的全局一致渐近稳定，保证系统跟踪误差渐近收敛；设计过程简明；对参数不确定性及外界干扰有鲁棒性；基本解决了LDC 缺乏构造性的问题，给出了反向设计寻求Lyapunov 函数的方法；不要求非线性系统满足匹配条件，增广匹配条件或者非线性增长性约束条件。此法缺点：参数变化需满足线性参数化条件；依赖于对象的数学模型；需要计算回归函数，计算量成指数险增长，实现难度较大；自适应反步法要求系统的不确定性必须转化为线性参数未知的不确定性，且在确定和计算回归矩阵时比较烦琐；仅适于可状态线性化或具有严格参数反馈的不确定非线性系统。此法已被用于电机的控制中，在电机参数、负载转矩等未知的情况下，对这些参数进行估计，将电机分为两个子系统分别设计自适应控制器，克服这些不确定性影响，确保磁链和转速的跟踪特性和系统的全局稳定性17。为提高电机控制性能，它常与自适应、变结构、鲁棒、神经网络等控制或与扩张状态观测器相结合使用。（8）映射线性化控制如果运用某种方法将非线性系统变换成相应的线性系统，便能用线性控制方法进行控制。现主要有反馈线性化、逆系统两种线性化控制方法。 反馈线性化控制（Feedback LinearizationControl，FLC）它是由Brockett R W.在1976 年提出且基于微分几何的线性化解耦控制方法。基于微分几何的非线性控制方法包括静态/动态反馈线性化、I/O 线性化、非线性观测器和扰动解耦。其中反馈线性化通过状态的微分同胚和非线性状态反馈控制，把状态空间按非线性坐标变换的方法转换为同维的流形，从而将非线性系统变换为线性系统，实现了反馈线性化，进而可采用线性系统理论设计控制器。此法优点：具有坚实的理论基础；可实现对象完全解耦；可抑制参数变化和外部干扰的影响。此法缺点：数学工具较抽象，控制算法较复杂，实现困难；依赖于对象的精确模型，不具备对模型和参数不确定的鲁棒性；需要全状态可测量，需要精确抵消动态；存在奇异点的问题；局限于仿射非线性系统。VC 在弱磁升速或调整磁链幅值时，解耦条件将受到破坏，难以取得好的动态性能。此法被用于电机控制中，可对电机进行全局的完全解耦且线性化的控制，它将电机模型完全解耦成磁链和转速两个独立的线性单变量系统，两个子系统按线性控制理论分别设计，可使系统达到预期的性能指标。为消除需要精确知道系统的参数的缺点，它常与自适应、灰色、变结构、鲁棒、神经网络等控制相结合，提高系统对转子参数和负载变化的鲁棒性。 逆系统控制（Inverse System Control，ISC）它是由Widrow B.于1986年提出的一种直接反馈线性化的方法，先用给定对象的模型生成一种可用反馈方法实现的原系统的阶积分逆模型，将之串联在被控对象的前面，原对象被补偿为具有线性传递关系且已解耦的伪线性规范化系统，再用线性系统理论来完成伪线性系统的控制。此法优点：避免了微分几何的复杂繁琐理论束缚；不局限于仿射非线性系统；直观简明，容易理解和应用。此法缺点：要求被控系统的模型精确可知，需要求出逆系统的解析表达式，且须满足系统可逆性条件；控制精度依赖于逆模型的精度，自适应性和鲁棒性差。此法已被应用于电机控制，将电机解耦成转速与磁链两个线性子系统，并运用线性理论对设计的系统进行控制，实现了电磁转矩和磁链对各自参考值的全局渐进跟踪19。为解决自适应性差问题，它常与自适应、神经网络等控制相结合，对参数和模型的在线辨识或校正，可取得更好的控制效果。（9）自抗扰控制（Active Disturbances RejectionControl，ADRC）它是由韩京清在1997 年提出的一种针对非线性、不确定性系统的控制方法。它由跟踪微分器、扩张状态观测器和非线性状态误差反馈控制律三部分组成。它利用非线性结构克服了抗干扰能力差、易受系统参数变化影响等经典PID 的缺陷，采用前馈补偿方法将扰动加到系统模型的输入端，从而将具有非线性、不确定对象的控制系统补偿为确定的、简化的积分串联型线性系统，在此基础上再设计控制器。此法优点：系统的非线性项和扰动可通过估计得到，不依赖于系统的模型和参数；安排过渡过程解决快速和超调间的矛盾；不用积分反馈也能实现无静差，避免积分反馈的副作用；统一处理确定系统和不确定系统的控制问题；可抑制外扰，不需知道外扰模型或直接测量。此法缺点：当对象模型阶数大于3 时，难以选取满意的非线性函数及相应的参数，同时计算量大，导致控制周期变长，实时性变差；非线性环节的运算较复杂，计算量大，快速实现困难；涉及较多的参数选取问题，它们的取值会影响控制性能。此法已被应用到异步电机的VC 中，提高感应电动机控制系统的鲁棒性，抑制电机参数波动及负载扰动的影响。它常与模型配置、无源、神经网络等控制相结合，实现优势互补，获得更好的性能。1.2.4 交流电机的智能控制由于交流电机是非线性、多变量、耦合系统，且受到转矩波动、未知负载和电机本身参数变化等的影响，上述控制方法难以实现精确控制要求。智能控制不依赖于对象模型，继承了人脑思维的非线性特征，并在处理有不精确性和不确定性的问题中获得可处理性、鲁棒性。由于交流传动系统具有较明确的数学模型，在交流传动中引入智能控制的目的是充分利用其非线性、变结构、自寻优等功能来克服交流传动系统的变参数与非线性等因素，从而提高系统的鲁棒性。因此，大多是在原来的模型控制基础上增加一定的智能控制手段，以消除参数变化和扰动的影响。目前，模糊控制和神经网络控制等智能控制在交流传动系统应用中较为成熟。（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，模仿人的思维模式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制，包括精确量的模糊化、模糊推理、清晰化三部分。为消除早期模糊控制存在的静差，出现了带积分模糊控制器等。此法优点：不依赖对象模型，可处理不精确信息；鲁棒性强，能够克服系统中过程参数变化和非线性等不确定因素；能模仿人的经验对复杂对象进行专家式的控制。此法缺点：控制精度不高，稳态精度低，甚至可能振荡；自适应能力有限；模糊规则、量化因子、比例因子和隶属函数难以确定；缺乏模糊规则设计方法。此法已应用到电机控制中，能有效地克服电机非线性、强耦合等缺点。由于它的精度及自适性较差，常把它与PID、自适应、变结构、神经网络等其他控制相结合，以取得更优性能。（2）神经网络控制（Neural Network Control，NNC）神经网络是由Mcculloch W S.等在1943 年提出，1992 年开始被应用于控制领域。NN 模拟人的大脑神经生物结构，可逼近任何非线性函数，有效解决非线性系统建模难的问题，能够学习与适应不确定过程的动态特性，具有很强的鲁棒性和容错性以及并行处理的快速性。此法优点：自适应和自学习、非线性映射、鲁棒性和容错性均很强；只需通过一定的I/O样本来训练，可逼近任意对象的动态特性；不需复杂控制结构，也不需要对象模型，可用于复杂的控制对象。此法缺点：物理意义不明确；网络结构、隐层数及各层神经元数的选取缺乏理论支持；计算复杂，计算量大；对训练集的要求高、训练时间长；稳定性分析较困难，收敛性不能保证，可能陷入局部最优，甚至发散；优化目标是基于经验风险最小化，泛化性能不强。此法应用于电机控制中能够准确地拟合电机的非线性。它也常与自适应、PID、模糊等结合使用，以取得更好的性能。（3）支持向量机控制（Support Vector MachineControl，SVMC）SVM是由Vapnik V.等于1995 年提出的机器学习算法，是建立在统计学习和结构最小化原则基础上的，能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。但SVM 算法的样本数据越大，求解相应的二次规划问题越复杂，计算速度越慢，存在着鲁棒性、稀疏性和大规模运算问题。Suykens J A.等在1999 年提出的最小二乘SVM算法（LS-SVM）可解决SVM 的问题。此法优点：具有小样本学习、全局最优、泛化能力强等特点；它的核函数利用隐式非线性变换，巧妙地解决了维数灾难问题；它的拓扑结构由支持向量决定；能以任意的精度逼近任意函数；它的结构简单、可调参数少、学习速度快。此法缺点：核函数及参数的构造和选择缺乏理论指导；有时无法利用现有的公式计算决策函数的阈值；它的一些变形方法还缺乏相应的统计学习理论基础；LS-SVM 丧失了SVM 的稀疏性与鲁棒性。此法常与逆控制法结合用于电机控制中，它利用SVM 其构造电机的逆模型，该系统能有效地实现转速与磁链的动态解耦，且对负载扰动有较强的鲁棒性。（4）专家控制（Expert Control，EC）Roth H.等在1983 年提出专家控制系统。它是将专家系统与控制理论相结合，仿效专家智能，实现对较为复杂问题的控制，能自适应地解释当前状况，预测未来行为，诊断出现问题的原因，制订校正规划，并监控规划的执行，确保成功。此法优点：以控制专家的经验和知识弥补了对象数学模型的缺陷；运行可靠，决策能力强，能够处理不确定性、不完全性和不精确性之类的问题；拟人能力强，应用通用性好，控制与处理灵活。此法缺点：过度依赖专家的经验，且专家经验知识的获取困难；缺乏自学习能力，知识库的更新与规则生成困难；控制精度不高，存在稳态误差；需要建立实时操作知识库；系统的稳定性难以分析；解释机构的设计、用户接口的建立等存在问题。此法与自学习等控制结合起来已被用于交流伺服系统中，自学习控制解决了专家控制器的知识库不足问题，提高了系统的自适应能力。（5）模糊神经控制（Fuzzy Neural NetworkControl，FNNC）模糊、神经、专家三种基本智能方法各有其优势及局限，将它们集成融合在一起已成为设计更高智能的控制系统方案，其中模糊神经网络是最常用的结合形式。FNN 是由Lee S C.和Lee E T.在1974年提出的，FNNC 是模糊控制与神经网络控制的结合体。尽管这两种控制都具有不依赖于对象的数学模型、鲁棒性强等优点，但模糊控制的稳态精度低、自适应能力差，而神经控制的学习时间长、参数物理意义不明显。FNNC 是通过神经网络实现模糊控制的功能，增强了模糊控制的自学习和自适应能力，改善了神经网络学习速度慢、易陷入局部极值