我们说交流电机主要有两大类：异步电机和同步电机。

      其中异步电机又称感应电机，它的转子运动速度与定子旋转磁场的运动速度不同步而得此名号。异步电机结构简单，制造成本低，运行比较安全可靠，容易安装传感器和反馈装置，转矩脉动比较小。因此，在生产和生活中得到广泛的应用。
      但它同时也存在：调速特性较差，难以实现平滑的调速，功率因素较低等缺点。

      同步电机因转子旋转的速度与定子旋转磁场的速度相同而得此名。而在同步电机中，工业和生活中应用的最多的就是永磁同步电机。原因主要有3方面：

      我国是资源大国，拥有丰富的磁铁矿和稀土矿。而且掌握了先进的永磁材料炼制技术。——物质基础。
      永磁同步电机的转子为永磁体，所以不需要外加励磁系统，为运行带来了方便。而且转矩阻尼效应大，转矩响应性比较好，运行时功率因素比异步电机要高。
     ——内部原因

      3.针对永磁同步电机的控制策略越来越成熟。

     ——外部原因

      故而，永磁同步电机的相关研究和应用如火如荼。

      随着交流伺服电机的应用日渐广泛，对交流伺服电机控制策略的研究的重要性也不断提高。作为一个电机控制的小白，从宏观上去了解一下它的主要类别还是有必要的。交流伺服电机的控制策略大概可以分为以下几类：

一、基于电机稳态的控制策略

      比较有代表性的就是恒压频比控制。它忽略了控制变量的相位，只关注他们的幅值，而且其反馈量和输入量之间的比值为直流量，本质上是一种标量控制方法。

      它具有操作简易，投入成本低，实现简单的优点。但同时也不可避免的存在动态性能差，低速时转矩响应低，参数设计难，没有解决非线性、多变量的问题等缺点。因此，不能用在高精度要求的场合上，也就是说只能用于如风机、水泵机这一类对控制精度要求不高的电机上。

二、基于电机动态的控制策略

      比较有代表性的就是矢量控制和直接转矩控制

      1.矢量控制方法的基本思想就是对电机的参数进行解耦，分别对电机的磁链和电流进行独立的控制。

      具体实现方式是把转子的旋转磁场作为参考系，将定子电流分解成与转子同向的分量，即直轴分量和与转子正交的分量，即交轴分量。从而来消除了电机转子和定子之间的互感的影响，成功解耦。然后分别独立对两个分量进行控制，达到动态控制电机速度的目的。

      究其实质，就是将复杂的交流电机控制通过坐标的转换变成直流电机的控制。但是，因为要实现这种控制方法，就必须在系统中增设位置传感器，观测转子的实时位置。这样就是的成本增加，而且加大了操作难度。另一方面，由于坐标轴的转换，增加了大量的运算，降低了效率，带来了诸多不便。

      2.直接转矩控制（direct torque control，简称DTC）1985年，德国鲁尔大学的Depenbrock教授和日本的Takahashi教授提出了直接转矩控制这一控制策略。这一控制策略并没有继承前人提出的矢量控制策略的解耦思想，而是另辟蹊径，把转矩作为被控量（电机控制的本质就是控制转矩），直接对电机进行控制。

      3.反馈线性控制，反馈线性控制主要分为两类：第一类是微分几何反馈线性控制；第二类是动态逆控制，又称直接反馈线性控制。这两种方法都是针对解决非线性问题而提出的。微分几何反馈线性法因为要将问题转换到几何域里，比较抽象，在实际应用中不如物理概念清晰的动态逆控制法。

      4.自适应控制，自适应控制能根据电机的运行情况不断提取实时参数，然后根据新的参数合理地修改控制策略。这样，有利于加强动态性能。自适应控制主要包括模型自适应、参数自适应和非线性自适应。这种控制方式的不足在于当电机的运行状态变化太快的时候，无法很好地跟踪其参数，提取的结果与实际结果误差较大，导致修改后的控制策略不合理。另一方面，由于电机模型的复杂性，导致运算时间过长，降低了控制的效率。但这一不足随着微处理器的不断更新换代，得以克服。

三、不依赖对象的数学模型的控制策略

      模糊控制：模糊控制是利用模糊集合制造出模糊性和不确定性，从而模仿在实际控制过程中的人手操作。模糊控制主要包括三部分：分别是精确量的模糊化，模糊推理和模糊判断。

      早期的模糊控制没有加入积分环节，虽然控制的鲁棒性有所加强，但同时在带负载时出现了较大的静态误差。经改进后，如今的模糊控制已经有了积分效应，能做到无静态误差控制。但是，如果单靠模糊控制，特别是在控制精度要求高的场合，得到的效果不是很好。所以，模糊控制一般与其他的控制策略相配合使用。

      神经网络控制，神经网络控制是20世纪80年代末发展起来的新型控制策略，它是智能控制的一个分支。它是神经网络理论和自动控制理论结合起来的产物。神经网络像人一样，拥有学习和记忆能力。在电机的控制上，神经网络的主要任务是观测估算电机的磁链和转速，并作出自适应调整。但是由于神经网络控制是一种比较新的控制策略，所以技术还不是很成熟，有时会导致估算值出现很大的误差或者系统出现振荡。

      这里只是简单的从原理和优缺点上提了一下这些控制策略，比较浅显，专家轻拍。假如想要进行相关内容更深入的研究和学习，就得研究生同志们努力了。不管是SIMULINK仿真也好，写C代码烧到板子里调试也罢，评价一个控制策略的好坏，不是看起来公式有多么的复杂，仿真起来多么的高端，关键还是其“实用性”。我上面提到的有些控制方法也只适合写写论文，评评职称了。

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