曾光电系统中的智能化伺服控制技术分析

引言

光电系统是实现光束精确捕获与指向的核心，其性能高度依赖伺服控制。随着应用场景日益复杂，系统对跟踪精度、稳定度等指标的要求愈发严苛。传统PID 控制因依赖精确模型且难以处理强耦合、非线性等复杂特性，已无法满足高精度、高鲁棒性的需求。为此，引入智能化技术，发展新一代伺服控制策略，已成为提升光电系统性能的必然趋势。本文旨在对光电系统中的智能化伺服控制技术进行系统性分析，探讨其技术内涵、实现路径与核心优势。

一、光电系统对伺服控制的核心挑战与要求

1.1 高精度与高带宽的矛盾统一

光电系统，特别是跟踪与瞄准系统，要求极高的定位和跟踪精度。这通常意味着伺服系统需要具备足够高的控制带宽，以快速抑制高频扰动和跟踪高速运动目标。然而，提高带宽往往意味着需要更大的控制能量，并可能引入高频噪声，甚至激发系统未建模的谐振模态，反而破坏稳定性。如何在保证系统稳定性的前提下，最大限度地拓展带宽并实现超高精度，是伺服控制设计的核心矛盾。

1.2 强非线性与模型不确定性

伺服系统的执行机构（如力矩电机）和传动机构（如齿轮、轴承）普遍存在非线性特性，如摩擦（特别是库伦摩擦和静摩擦）、间隙、饱和等。这些非线性因素会严重影响系统的低速平稳性和动态响应。同时，由于负载变化、器件老化、温度漂移等因素，系统的数学模型参数存在不确定性，难以用单一的、精确的线性或非线性模型来描述。传统控制器对此类复杂工况适应性差。

1.3 多源强扰动抑制

光电系统的工作环境通常复杂多变，存在多种形式的扰动。例如，车载或舰载光电平台会受到载体自身运动引起的强耦合扰动和随机振动；大型光电望远镜会受到风载扰动；激光加工系统则存在材料特性变化引起的热力扰动。这些扰动具有随机性强、幅值大、频率宽等特点，对伺服控制器的扰动抑制能力提出了极高要求。

.4 多任务协同与自主决策

现代光电系统功能日益综合，常常需要在跟踪、扫描、成像、通信等多种任务间快速切换。这不仅要求伺服系统具备快速重构的能力，更要求控制器能够根据任务需求和环境变化，自主规划和优化控制策略，实现从“被动执行”到“主动智能”的转变。

二、智能化伺服控制的关键技术路径

2.1 基于模型预测控制的优化轨迹规划与跟踪

模型预测控制是一种基于在线优化的先进控制策略。其核心思想是在每个控制周期内，利用系统模型预测未来一段时间内的动态行为，并根据一个预设的优化目标函数（如跟踪误差最小化、控制能量最省），在线求解一个有限时域的优化问题，从而得到当前及未来几个控制时刻的最优控制序列。在光电伺服系统中，MPC 的优势尤为突出：（1）处理约束：MPC 能显式处理执行机构（如电机力矩、转速）的物理约束，确保控制指令在安全可行范围内，这对于高精度、高功率系统至关重要。（2）优化前瞻：MPC 利用对未来轨迹的预知信息，提前规划出平滑、能量优化的控制指令，有效抑制超调和振荡，提升了系统的动态跟踪性能。（3）处理耦合：对于多轴系统，MPC 能建立多变量耦合模型，通过优化算法实现各轴的协同控制，解耦性能优于传统解耦控制方法。

2.2 融合模糊逻辑与神经网络的自适应控制

模糊自适应控制：模糊逻辑擅长处理不精确、模糊的知识。将专家经验或控制规则转化为模糊规则库，构建一个模糊推理系统，可以在线、自适应地调整 PID 控制器的增益（如模糊 PID），实现对非线性、时变参数的

智能补偿，有效改善系统的动态响应和鲁棒性。

神经网络自适应控制：神经网络具有强大的非线性函数逼近能力。通过构建一个前馈神经网络作为被控对象的在线辨识器，或直接构建一个神经网络控制器，可以学习并补偿系统的未建模动态和外部扰动。神经网络自适应控制不依赖于精确的数学模型，是一种数据驱动的控制范式，特别适用于模型高度复杂或难以建立的光电系统。

2.3 基于深度强化学习的自主决策与控制

深度强化学习是人工智能控制领域的前沿方向，它将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合，使控制器能够通过与环境的不断交互进行自主学习，最终形成一个最优的控制策略。

在光电伺服系统中，可以将控制问题建模为一个马尔可夫决策过程。系统的状态（如当前角度、角速度、目标位置、误差等）作为智能体（控制器）的输入，控制器输出的控制指令作为动作，环境（被控对象）的反馈（如新的状态、奖励信号）作为学习的依据。奖励函数的设计是关键，它定义了控制目标，例如，可以奖励跟踪误差的减小和能量的节约。通过深度Q 网络（DQN）或策略梯度等算法，智能体在大量的试错学习中，逐渐学会在复杂环境下做出最优的控制决策，实现从“被动跟踪”到“主动预测与拦截”的跨越，展现出高度的自主性和环境适应性。

三、智能化伺服控制技术的核心优势

3.1 极致提升动态性能

模型预测控制（MPC）具备优化前瞻能力，能够提前规划未来控制动作，而神经网络则能精准补偿系统非线性。二者结合，使得系统响应曲线更平滑、过渡过程更快速、超调量更小。这种协同控制策略显著拓宽了系统带宽，极大提升了跟踪精度，从而完美满足了光电系统对“快、准、稳”的极致性能要求。

3.2 增强环境鲁棒性

模糊控制和神经网络自适应控制通过在线学习和补偿机制，能有效应对模型误差、参数摄动及外部扰动，使系统对不确定性和干扰不敏感。这一特性确保了系统在各种恶劣工况下依然能保持高性能，极大地增强了其在复杂多变环境中的鲁棒性与可靠性，为光电系统在严苛条件下的稳定运行提供了坚实保障。

3.3 实现自主智能

深度强化学习通过数据驱动的方式，赋予控制器自主学习与自主决策的能力，使其无需依赖预先编程的复杂规则即可探索最优控制策略。这一突破性进展，使得伺服系统能够灵活适应全新的、未曾预见的工作场景，具备了应对复杂环境的初级“智能”，为未来实现完全自主感知、决策与控制的光电系统奠定了坚实的基础。

四、结论与展望

智能化伺服控制技术已成为推动光电系统性能跃升的核心驱动力。通过模型预测控制、自适应控制与深度强化学习等技术的融合应用，有效解决了传统控制在高精度、强非线性、多扰动等挑战下的瓶颈，实现了系统动态性能、环境鲁棒性与自主智能的全面提升。展望未来，该技术将向多智能体协同、数字孪生虚实结合以及边缘智能与云端协同等方向发展，构建“云-边-端”一体化架构。随着这些技术的成熟融合，未来的光电系统将更加智能、高效、可靠，在国防、科研、能源等领域发挥不可替代的关键作用。

参考文献

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