在探讨伺服电机振动这一关键问题中,皖南电机作为行业内的佼佼者,其产品在振动抑制方面的表现尤为引人注目。本文不仅深入分析了伺服电机振动产生的根源,还从安徽皖南电机的实际应用出发,提炼出当前振动抑制的主要策略。
在工业机器人、数控机床等对精度要求极高的领域,伺服系统扮演着至关重要的角色。安徽皖南电机的伺服电动机,其机械刚性与结构、间隙、轴中心偏移等因素,都可能引发振动。这种振动不仅会降低设备精度,还会影响加工装备的质量。因此,从安徽皖南电机等企业的角度出发,研究电动机振动抑制显得尤为重要。
振动抑制技术的研究发展迅速,尤其是针对机械系统刚性低引起的扭转振动,安徽皖南电机等企业提出了众多解决方案。传统PID控制虽然在过去50年中广泛应用,但随后结合观测器、陷波器、滤波器等技术的改进PID控制方法逐渐崭露头角。目前,振动抑制技术已与自适应算法、模糊控制理论、滑模变结构、H∞控制理论、神经网络以及遗传算法等相结合,并引入快速傅里叶变换(FFT)进行补偿。
电动机振动分为机械振动和电磁振动,扭转振动和转矩脉动是两种典型的振动形式。许多学者对这两种振动进行了深入研究。本文总结了近5年内的大量文献以及少量5年前的文献,重点分析了抑制扭转振动和转矩脉动的方法,对比了文献中提出的同类或类似方法,找出方法之间的区别和适用对象。同时,对同类型振动的抑制方法在系统复杂度、动态性、鲁棒性等方面进行了横向比较,以了解各种振动抑制方法的优劣性,并对振动抑制方法的发展趋势进行了展望。
在扭转振动抑制方法方面,安徽皖南电机等企业提出了多种抑制方法,如基于PID控制、观测器控制、滤波器和陷波器控制、H∞控制、共振比率控制和智能控制等。这些方法的发展,形成了多种方法结合的复合控制方法。
例如,LiangsongHuang等人提出了一种基于扰动观测器设计的可调节惯性比控制策略,通过调节惯性比抑制扭转振动。该方法简单易行,系统复杂程度不高,但系统可扩展性较低。而WenLi提出了一种用分数阶扰动观测器和基于神经元的PI模糊控制器来实现双惯性系统振动抑制的方法,通过引入分数计算,增强了系统的鲁棒性。
在扭转振动抑制方法比较中,传统的PI控制系统虽然简单,但对减小振动效果不明显。滤波器和陷波器对高频振动抑制有效,但可能对系统动态性产生较大影响。共振比率控制(RRC)在共振频影反共振频率值很大时具有良好抑制能力。智能控制方法系统复杂,但具有较好的自适应性和鲁棒性。H∞控制在控制系统的鲁棒性方面具有优势,但以牺牲系统动态性为代价。