机电一体化系统智能控制策略研究

一、引言

机电一体化系统通过机械结构与电子控制协同工作，实现自动化、高精度作业，是工业制造、智能装备的核心组成。传统控制策略以线性控制为主，依赖固定参数应对系统运行变化，但机电一体化系统存在明显非线性特性（如机械传动间隙、负载波动、摩擦阻力变化），导致传统策略面临局限：一是参数适配性差，固定比例积分微分参数难以应对负载突变（如机器人抓取不同重量工件），易出现超调或振荡；二是非线性补偿不足，对机械间隙、摩擦等非线性干扰缺乏有效抑制，导致控制精度下降；三是动态响应慢，系统工况变化时（如数控机床切削负荷变化），控制指令调整滞后，影响加工效率与质量。

随着机电一体化系统向 “高精度、高动态、高柔性” 发展，传统控制策略已无法满足需求。因此，研究智能控制策略，对提升系统适应能力与控制性能具有重要意义。

二、机电一体化系统控制策略核心问题

2.1 线性控制的非线性适配难题

传统线性控制难以应对系统非线性干扰：一是机械非线性影响，机械传动中的间隙（如齿轮啮合间隙）、弹性形变会导致控制指令与实际动作偏差，线性控制无法实时补偿这类偏差，导致定位精度下降；二是负载非线性干扰，系统负载随工况变化（如工业机器人搬运不同规格工件）时，线性控制参数固定，易出现 “轻载超调、重载滞后” 问题；三是环境非线性影响，温度变化导致机械部件热胀冷缩、摩擦系数改变，线性控制未考虑这类动态干扰，进一步加剧控制误差。

2.2 参数整定与动态响应矛盾

控制参数整定与动态响应存在双重矛盾：一是参数整定复杂，传统比例积分微分参数需人工根据经验调整，过程耗时且难以找到最优值，尤其对多变量系统（如多轴机器人），参数耦合导致整定难度倍增；二是动态响应滞后，线性控制依赖 “偏差 - 调节” 的反馈逻辑，系统出现偏差后才调整指令，对快速变化的工况（如数控机床高速切削）响应滞后，易产生加工误差；三是稳定性与响应速度失衡，为提升响应速度增大比例系数时，系统稳定性下降，易出现振荡；为保障稳定性减小参数时，响应速度又会变慢。

2.3 多场景适配能力不足

传统控制策略缺乏场景动态适配能力：一是单一策略适配局限，针对某一工况（如机器人固定轨迹作业）设计的控制策略，在场景变化时（如轨迹调整、负载更换）性能显著下降；二是多目标协调难，系统需同时满足精度、速度、能耗目标（如智能机床既要保证加工精度，又要降低能耗），传统策略难以平衡多目标，易出现 “精度优先则能耗过高，节能优先则精度不足” 问题；三是故障应对弱，系统出现轻微故障（如电机转速波动）时，传统控制无法识别故障类型并调整策略，易导致故障扩大。

三、机电一体化系统智能控制策略优化方向

3.1 自适应控制的动态参数调节

通过自适应控制解决参数适配难题：一是实时参数整定，引入模型参考自适应算法，以系统理想运行状态为参考模型，实时对比实际输出与参考输出的偏差，自动调整控制参数（如比例积分微分系数），应对负载、工况变化；二是非线性补偿，通过自适应观测器识别机械间隙、摩擦等非线性干扰，生成补偿指令叠加至控制信号中，抵消非线性影响，提升控制精度。

3.2 模糊控制的非线性适配

利用模糊控制提升非线性应对能力：一是模糊规则构建，根据专家经验与系统运行数据，建立非线性干扰与控制调整的模糊规则库（如 “负载增大时，增大积分系数以加快响应”“偏差超限时，减小比例系数以避免超调”）；二是模糊推理与决策，系统运行时实时采集工况数据（如负载大小、偏差值），通过模糊推理将精确数据转化为模糊量，匹配规则库生成控制调整量，再反模糊化为精确指令。

3.3 多目标协同控制优化

针对多目标协调难题设计优化策略：一是目标权重动态分配，根据场景需求设定目标权重（如加工阶段优先保证精度，空载阶段优先降低能耗），通过加权求和将多目标转化为单目标优化，生成适配控制指令；二是预测控制引入，采用模型预测控制算法，基于系统数学模型预测未来一段时间的运行状态，提前调整控制策略，避免工况变化导致的响应滞后。

四、智能控制策略的实践适配策略

4.1 场景类型适配策略

根据机电一体化系统应用场景差异化适配：一是高精度场景（如数控机床、精密检测设备），采用 “自适应 - 模糊复合控制 + 非线性补偿”，重点提升定位精度与稳态性能，通过补偿机械间隙、摩擦干扰，确保加工或检测误差控制在目标范围内；二是高动态场景（如工业机器人、自动化生产线），采用 “模糊 -预测复合控制”，优先保证动态响应速度，提前预判工况变化并调整指令，避免动作滞后；三是节能场景（如智能输送设备、家用智能电器），采用 “多目标协同控制”，在满足基本精度需求的前提下，优化控制指令以降低能耗，如根据负载调整电机转速。

4.2 控制策略落地保障

确保智能控制策略有效实施：一是控制算法简化，针对嵌入式控制平台（如系统控制器）算力有限的特点，简化自适应、模糊算法的运算步骤，减少计算量，确保实时控制；二是参数初始化优化，通过离线仿真与少量实验数据，确定智能算法的初始参数范围，缩短在线参数整定时间；三是硬件适配，选择支持高速运算的微处理器、高精度传感器（如编码器、力传感器），为智能控制提供精准数据输入与快速指令输出，避免硬件性能瓶颈制约策略效果。

五、结论

机电一体化系统智能控制策略通过自适应动态调节、模糊非线性补偿、多目标协同优化，解决传统控制参数适配难、响应滞后、场景适配差的问题，提升系统控制性能与智能化水平。当前策略仍面临复杂工况下模型构建难、多算法融合协调难、低成本硬件适配难等挑战。

未来，需进一步融合人工智能技术（如强化学习），提升策略对未知工况的适应能力；探索多算法轻量化融合方法，降低对硬件算力的依赖；推动控制策略与数字孪生结合，通过虚拟仿真优化策略参数；同时建立行业应用标准，规范智能控制策略的设计与落地，最终构建 “高精度、高动态、高适配” 的机电一体化系统智能控制体系。

参考文献

[1] 党洪涛 . 基于数字建模技术的机电一体化智能控制系统研究 [J]. 现代制造技术与装备 ,2025,61(2):184-186. DOI:10.3969/j.issn.1673-5587.2025.02.063.

[2] 叶元 . 机电一体化系统在机器人智能控制中的应用策略 [J]. 市场调查信息 ,2025(7):130-132.

[3] 梁红 . 智能控制在机电一体化系统中的应用研究 [J]. 城市建设理论研究（电子版）,2014(18):644-645.