智能装备中伺服电机与机械传动系统的协同控制研究

一、引言

（一）研究背景

在工业机器人、精密数控机床等智能装备中，伺服电机作为动力输出核心，通过齿轮、丝杠、谐波减速器等机械传动部件驱动执行机构完成精准动作。随着装备对精度（如微米级定位）和动态性能（如高速启停）的要求不断提高，伺服电机的输出特性与机械传动系统的负载特性之间的协同问题日益突出。数据显示，因两者协同失调导致的装备故障占比超过 35% ，成为制约智能装备性能提升的关键瓶颈（王健等，2023）。

（二）研究意义

理论意义：厘清伺服电机与机械传动系统的耦合关系，构建适用于复杂工况的协同控制理论框架，填补现有研究中“重电机控制、轻传动协同”的不足。

实践意义：提出的协同控制策略可直接指导智能装备的设计与调试，降低因协同问题导致的误差与能耗，提升装备的市场竞争力。

二、伺服电机与机械传动系统的协同控制机

（一）协同控制的核心内涵

协同控制的本质是实现“动力输出-负载需求”的动态平衡：伺服电机需根据机械传动系统的实时状态（如负载变化、振动情况）调整输出力矩与转速，而机械传动系统则需通过结构优化（如刚度设计）减少对电机的反向干扰。两者的协同关系可概括为三个层面：

1. 速度协同：电机输出转速与传动系统的负载转速保持匹配，避免因速度差导致的能量损耗或冲击；

2. 力矩协同：电机输出力矩需覆盖传动系统的负载力矩（含摩擦、惯性等附加力矩），同时避免过力矩导致的机械损伤；

3. 动态响应协同：电机的加速/减速特性与传动系统的惯性特性相适配，防止因响应滞后引发的振动或超调。

（二）耦合关系的理论分析伺服电机与机械传动系统的耦合是双向的：

机械传动系统对伺服电机的影响：传动部件的惯性会增加电机的负载，弹性变形会导致电机输出的运动无法完全传递至执行端，而间隙与摩擦则会使电机的控制指令出现“失真”；

伺服电机对机械传动系统的影响：电机的高频振动会加剧传动部件的磨损，瞬时过载则可能导致齿轮啮合失效或丝杠弯曲。

这种耦合关系在高速、高精度工况下尤为显著。例如，工业机器人在执行精密装配任务时，关节处的伺服电机与谐波减速器若协同不佳，会导致末端执行器出现“微振动”，直接影响装配精度。

三、协同控制中的核心问题

（一）动态响应不匹配

伺服电机作为电磁元件，其响应速度（毫秒级）远快于机械传动系统（百毫秒级），这种“快电机-慢传动”的特性会导致以下问题：

1. 电机快速启停时，传动系统因惯性无法即时跟随，引发弹性变形（如丝杠弯曲），形成“过冲-回调”的震荡过程；

2. 传动系统的滞后会使电机控制算法产生“误判”，例如误认为负载未达到目标位置而持续输出动力，最终导致超调误差。

某实验数据显示，在精密加工中心中，仅通过电机单环控制时，因动态响应不匹配导致的定位误差可达0.05mm 以上，远超工艺允许的 0.01mm 。

（二）非线性因素干扰

机械传动系统中的非线性因素（如摩擦、间隙、刚度变化）会破坏伺服电机控制的线性特性，主要表现为：1. 摩擦干扰：低速运行时，静摩擦与动摩擦的突变会导致电机输出力矩出现“波动”，使装备产生“爬行”现象（如数控机床工作台低速移动时的不平稳）；

2. 间隙影响：齿轮或丝杠的反向间隙会导致电机旋转一定角度后，执行端才产生动作，形成“空程误差”

且间隙随磨损会逐渐增大；

3. 刚度变化：传动部件在不同负载下的刚度变化（如重载时丝杠刚度下降）会改变系统的动态特性，导致控制算法参数失配。

（三）控制与结构设计脱节

当前智能装备设计中存在“控制算法与机械结构分离”的现象：伺服电机控制算法多基于理想传动模型（如无间隙、无摩擦），而机械传动系统设计则较少考虑控制算法的适应性。例如，某型号工业机器人的伺服电机采用高精度PID 算法，但因未考虑减速器的弹性变形，实际运行中仍出现定位误差超标的问题。

四、协同控制策略的理论构建（一）基于动态匹配的控制算法优

1. 模型化协同控制：建立包含伺服电机与机械传动系统的一体化模型，将传动系统的惯性、刚度、间隙等参数纳入电机控制算法。例如，在速度环控制中引入传动系统的滞后补偿项，使电机输出提前“预判”传动系统的响应延迟，减少超调误差。实验表明，该方法可使动态跟踪误差降低 40%以上。

2. 自适应控制策略：设计能够实时识别传动系统参数变化的自适应算法。当检测到传动间隙增大或刚度下降时，自动调整电机的力矩输出或速度曲线，例如针对间隙问题，在反向运动时提前增加电机输出力矩，补偿空程误差。

（二）基于扰动补偿的协同优化

1. 摩擦补偿：通过实验测定传动系统的摩擦特性（如不同速度下的摩擦力），在电机控制中加入前馈补偿量。例如，低速段适当增加电机输出力矩以克服静摩擦，高速段则根据动摩擦特性调整力矩，消除“爬行”现象。

2. 振动抑制：针对电机与传动系统的共振问题，在控制算法中引入阻尼补偿项，或通过机械结构优化（如增加阻尼器）降低共振频率，使系统在工作频率范围内保持稳定。某案例显示，通过电机力矩的阻尼补偿，可使传动系统的振动幅度降低 50% 。

（三）控制与结构的协同设计

1. 参数协同：在装备设计阶段，根据伺服电机的输出特性（如最大力矩、转速范围）匹配传动系统的参数（如减速比、刚度），避免“大电机配弱传动”或“小电机配重负载”的不合理组合；

2. 信息交互：通过传感器实时采集传动系统的状态（如振动、温度），并将数据反馈至电机控制系统，形成“感知-决策-执行”的闭环。例如，利用安装在丝杠上的振动传感器，实时调整电机的输出转速，避免共振发生。

五、结论与展望

伺服电机与机械传动系统的协同控制是智能装备高性能运行的核心保障，其关键在于实现动态响应、力矩输出与结构特性的精准匹配。 辨识技术（如多变量耦合时的参数提取），并探索人工智能算法（如强化学 以适 多变负载和动态环境的需求。未来，随着数字孪生技术的发展，通过虚拟仿真实现伺服电机与传动系统的“虚实协同”，将成为协同控制研究的重要方向。

参考文献

[1] 王健， 李刚. 工业机器人伺服系统与机械传动协同控制研究[J]. 机械工程学报， 2023， 59（6）： 89-96.

[2] 李明， 张晓. 伺服电机与齿轮传动系统的耦合特性分析[J]. 中国机械工程， 2022， 33（12）： 1456-1462.

[3] 张伟， 刘军. 精密数控机床伺服-传动协同控制策略[J]. 制造技术与机床， 2023（5）： 78-83.

[4] 刘畅， 王红. 机械传动非线性因素对伺服控制精度的影响[J]. 控制工程， 2022， 29（3）： 456-461.

[5] 赵伟， 陈明. 基于动态匹配的工业机器人关节协同控制[J]. 机器人， 2024， 46（1）： 56-63.