2．6、自适应控制

　　
　　自适应控制是在系统运行过程中不断提取有关模型信息，该算法根据新的信息调整，
它是克服参数变化影响的有力手段。自适应控制系统可看成有两个闭环

(图 2)，一个是常规

由控制器与被控对象组成的反馈环；另一个是控制器的参数调节环。　
        　　　
　　
　　自适应控制在交流电机控制
中主要问题是提高系统鲁棒性，
以克服参数变化和各种扰动的影
响。采用的主要方法是自适应控制如参数辨识自校正调节、模型参考自适应系统

(MRAS)。其

中，

MRAS 理论比较成熟，无需对象的精确数学模型，只要找到一个合适的参考模型即可，

其关键问题是设计自适应参数调整规律，在保证系统稳定性的同时使误差信号趋于零。而模
型参考自适应应用于反馈信号估计

(如磁链、转矩、转速等)问题。但是辨识和校正需要有一个

过程，对于较慢的参数变化，具有校正作用；而对于较快的参数变化，就难以获得好的动
态效果。
　　
　　

2．7、自抗扰控制

　　
　　自抗扰控制器由跟踪一微分器

(TD)、扩张的状态观测器(ESO)和非线性状态误差反馈控

制律

 (NLSEF)3 部分组成。利用自抗扰控制器设计系统时，它能利用“扩张状态观测器”实时

估计并补偿系统运动时受到的各种外扰以及系统机理本身决定的内扰总和，使其变为线性
系统的标准型一积分串联型，从而实现动态系统的动态反馈线性化，结合特殊的非线性反
馈结构实现良好的控制品质。
　　
　　自抗扰控制策略具有如下优点：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；
抑制外扰，不一定要知道外扰模型或直接测量；同一个自抗扰控制器控制时间尺度相当的
一类对象，线性、非线性对象一视同仁，不用区分；实现控制不一定要辨识对象。随着应用
的需要，自抗扰控制器自身也得到了进一步的完善和发展，出现了基于神经网络的自抗扰
控制器、模型配置自抗扰控制器等改进型自抗扰控制器。
　　
　　

3、总结

　　
　　由于各控制算法各有其优点，在实际应用中应根据性能要求采用与之相适应的控制算
法，以取得最佳性能。交流传动在控制算法方面虽已取得了很多成果，但仍不完善，存在许
多问题。关于交流传动控制算法的研究主要围绕以下方面展开：

(1)研究具有较高动态性能，

能抑制参数变化、扰动及各种不确定性干扰，且算法简单；

(2)研究具有智能控制方法的新

型控制算法及其分析、设计理论；

(3)研究高性能的无速度。