电机伺服控制中的振动抑制与稳定性优化策略

电机伺服控制中的振动抑制与稳定性优化策略

崔靖 岳印云  秦棕江 郭旭军 王琴琴

北方自动控制技术研究所 山西省太原市  030006

  摘要：电机伺服控制系统在各种工业应用中发挥着关键作用，其性能和稳定性直接影响到设备的运行效率和精度。然而，由于各种内外部因素的影响，伺服系统常常会出现振动和稳定性问题。本文旨在探讨电机伺服控制中的振动抑制与稳定性优化策略，包括抑震算法、控制器参数调整、机械结构优化以及干扰源排除等方面。

  关键词：电机伺服控制；振动抑制；稳定性优化

  引言

  随着工业自动化和机器人技术的快速发展，电机伺服控制系统在各个领域的应用越来越广泛。然而，在实际应用中，电机伺服控制系统往往会出现振动和稳定性问题，这些问题会严重影响系统的性能和精度。因此，研究电机伺服控制中的振动抑制与稳定性优化策略具有重要的实际意义。

  1电机伺服系统的建模与分析

  为深入研究电机伺服系统的振动抑制与稳定性优化，首先须对系统进行精细数学建模与动态行为分析，旨在揭示组件间相互作用、识别振动源、理解对外部扰动与控制信号的响应，为后续抑制策略与稳定性优化奠定理论基础。本文采用线性与非线性双模型策略：线性模型基于传递函数，捕捉常规操作范围内基本动态特性，借助系统辨识技术确保模型反映实际主导动态；非线性模型则考虑极端条件、饱和效应、摩擦力非线性等复杂行为，揭示线性模型忽视的极限环振荡、分岔、混沌等现象。分别对两种模型进行稳定性条件分析，运用经典与非线性动力学工具，如拉普拉斯变换、奈奎斯特判据、根轨迹法、相平面分析、李雅普诺夫稳定性理论、中心流形方法等，探究闭环极点分布、稳定边界、稳定裕度、局部稳定域、全局吸引子、分岔点等，为设计适应复杂工况的振动抑制策略与鲁棒控制器提供理论支持。

  2振动原因分析

  2.1机械结构刚度不足

  机械结构变形与振动是伺服系统不稳定的主因，影响其精度、响应速度、能耗、诱发共振与自激振动、干扰传感器信号与控制算法，以及电气元件性能与寿命，导致系统性能大幅下降，稳定性受损。因此，设计、安装与维护伺服系统时，应重视结构刚度优化、减振措施及振动监控与控制策略，确保系统长期稳定运行。

  2.2电气信号干扰

  电磁干扰、电源波动等电气信号干扰对伺服系统控制精度产生重大威胁，主要影响传感器数据准确性、控制器逻辑稳定、通信链路可靠、电源稳定及电机振动控制。这些干扰导致数据失真、逻辑混乱、通信中断/误码率上升、电源质量下降/驱动性能不稳、电机性能退化与振动加剧，严重影响伺服系统的定位精度、运动轨迹平滑性、控制性能及使用寿命。因此，抑制电磁干扰、保证电源质量及设计抗干扰伺服系统（如使用屏蔽、滤波、接地、抗干扰元器件、先进控制算法和通信协议），是提高伺服系统精度和整体性能的关键。

  2.3控制算法不合理

  不合理的控制算法导致伺服系统响应速度显著降低（延迟响应、调节速度慢、闭环带宽受限）、超调量大幅增加（比例增益过高、积分作用过强、缺乏合适阻尼机制），这些问题直接引发并加剧系统振动（响应速度慢导致振动、超调引发振动、稳定性降低诱发振动）。为确保伺服系统高效、平稳、精确运行，设计与调试时应选择并优化控制算法，兼顾响应速度、超调抑制、稳定性及振动控制。

  3.振动抑制策略

  3.1提高机械结构刚度

  要确保伺服系统在运行过程中展现出高度的稳定性和精确性，特别是在面对各种复杂工况和动态负载时，有效抑制其内部产生的振动现象至关重要。实现这一目标的关键途径之一，就是通过深入细致的机械结构设计优化与精心挑选适用的高强度材料，从根本上提升整个机械结构的刚度水平，从而显著降低振动幅度，确保伺服系统的卓越性能表现。

  3.2电气信号屏蔽与滤波

  在现代工业自动化领域，伺服系统作为精密运动控制的核心组件，其性能和稳定性对于保证生产效率、产品质量乃至设备安全至关重要。然而，伺服系统在实际运行过程中极易受到各类电气信号干扰的影响，这些干扰不仅可能导致系统响应速度下降、控制精度降低，还可能引发系统异常振动、误动作甚至故障停机。因此，采取有效措施抑制电气信号干扰对伺服系统的影响，是确保其稳定高效运行的关键所在。其中，采用屏蔽电缆、滤波器等专业手段被证明是行之有效的解决方案。

  3.3.综合防护措施

  在应对电气信号干扰对伺服系统性能与稳定性构成的挑战时，除了倚重于屏蔽电缆与滤波器这类直接、目的性强的专业工具之外，还应系统地部署一系列覆盖设计、装配、操作及保养等多元环节的综合治理措施，旨在构建一个多维度、立体化的干扰防御架构，旨在最大限度地削弱干扰对伺服系统运作的负面效应。

  3.3优化控制算法

  在优化与设计伺服系统时，采纳先进的控制算法，如模糊PID控制、神经网络控制等，是至关重要的策略之一，旨在增强系统响应速度、精度并有效抑制振动。此类先进算法因其出色的自适应性、非线性处理及学习能力，使得系统能更好地应对此类复杂工况与不确定性，从而显著提升伺服系统的动态性能及稳定性。

  4.稳定性优化策

  4.1 系统参数辨识与优化

  在伺服系统的控制设计过程中，准确获取并理解系统参数对于确保控制器的有效性和系统的整体性能稳定性具有决定性作用。这些参数包括但不限于电机的电气参数（如电阻、电感、反电动势常数）、机械参数（如转动惯量、摩擦系数）、以及控制回路的增益和时间常数等。它们不仅刻画了系统的固有物理属性，而且直接影响着控制器的设计、调节以及闭环系统的动态响应。采用在线辨识与离线优化相结合的方法，能够有效地应对参数获取的挑战，实现对系统参数的高精度估计与优化配置。通过在线辨识与离线优化的紧密结合，伺服系统能够在运行过程中实时适应参数变化，同时在设计阶段就具备了对系统特性的深入理解和精准控制，为后续控制器设计提供了坚实的数据支持和决策依据。

  4.2 鲁棒性增强

  在面对实际应用环境的复杂性和不确定性时，伺服系统的控制器设计必须充分考虑模型不确定性和外部扰动对系统性能的影响。引入鲁棒性约束条件是提升系统稳健性和可靠性的重要手段，确保即使在不利条件下也能维持良好的稳定性和控制性能。通过在控制器设计中融入这些鲁棒性考量，伺服系统能够在面临模型参数误差、未建模动态、负载变化、环境干扰（如温度波动、电磁干扰等）等不利因素时，保持稳定的运行状态和满意的控制品质，增强了系统的实用性和市场竞争力。

  4.3 多模态控制

  伺服系统在不同工作状态下（如空载、满载、快速启动、稳态运行、极限工况等）往往表现出显著不同的动态特性。单一的控制策略往往难以兼顾所有工况，尤其是在性能需求各异（如快速响应与稳态精度、能耗与动态稳定性的权衡）或约束条件变化（如负载刚度、摩擦特性、动力学边界条件等）的情况下，可能导致控制效果不尽理想。

  多模态控制策略则旨在解决这一问题，其核心思想是：

  （1）工况识别：通过监测系统状态变量、操作指令、外部环境信息等，实时判断当前系统所处的工作状态或模式（2）模式切换：设计适当的切换规则和平滑过渡机制，当系统状态发生变化时，自动或手动触发控制策略的切换，确保控制过渡过程的平稳和无冲击。（3）多控制器设计：为每一种工作模式设计针对性的控制算法或参数集，如PID参数的在线整定、滑模控制的切换面与增益调整、自适应控制的模型更新规则等。这些控制器可以在特定模式下最大化系统性能，同时避免在非目标模式下运行时的局限性。（4）协同优化：在多模态控制框架内，各控制器之间需协调一致，避免冲突与竞争，确保整体控制性能的优化。这可能涉及多目标优化、分布式控制、模糊逻辑决策等高级控制理论的应用。

  采用多模态控制策略的伺服系统，能够灵活适应各种工况变化，确保在任何工作状态下都能实现最优或近似最优的控制效果，提升了系统的效率、响应速度、精度及用户满意度，尤其适用于高性能、高要求或环境复杂的工业自动化应用场景。

  结论

  本文针对电机伺服控制系统中的振动问题和稳定性问题，提出了一种有效的振动抑制与稳定性优化策略。该策略能够显著提高系统的稳定性和性能。未来研究中，作者将继续关注电机伺服控制系统中的其他关键问题，如高精度控制、快速响应等，以期进一步提升系统的整体性能。

  参考文献 

[1] 李晓飞, 张明华. 电机伺服系统振动抑制技术的研究[J]. 控制工程, 2020, 27(1): 15-22.

[2] 陈涛, 刘涛. 电机伺服控制中振动抑制算法的研究与应用[J]. 电机与控制应用, 2019, 46(10): 61-66.

[3] 张宇, 赵伟. 基于机械结构优化的电机伺服系统振动抑制研究[J]. 机械工程与自动化, 2022, (2): 13-16.