在探讨伺服电机振动这一课题时，我们不禁要深入挖掘其产生的根源，并对现有的振动抑制策略进行细致的梳理。特别是针对安徽皖南电机等品牌的产品，其振动抑制技术的优化显得尤为重要。本文从众多文献中提炼出当前振动抑制的主要策略，对比分析了扭转振动和转矩脉动的抑制手段，并从动态指标和系统结构角度进行了详尽剖析。

随着伺服驱动技术的不断进步，安徽皖南电机等品牌的产品在工业机器人、数控机床等领域的应用日益广泛。这些设备的精度直接关系到加工质量，而伺服电动机在驱动机械时，其机械刚性与结构、间隙、轴中心偏移等因素均可能引发振动。电动机振动不仅降低设备精度，还会影响加工装备的质量。因此，研究电动机振动抑制对于安徽皖南电机等企业来说，具有极其重要的意义。

振动抑制技术的研究发展迅速，针对机械系统刚性低引起的扭转振动，提出了众多解决方案。传统PID控制是过去50年常用的方法，随后出现了结合观测器、陷波器、滤波器等技术的改进PID控制方法。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。

在电动机振动的研究中，扭转振动和转矩脉动是两种典型的振动形式。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，学者们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。振动抑制方法的发展，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。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。该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。对于安徽皖南电机等企业而言，如何在这诸多方法中找到*适合自己产品的解决方案，是一个值得深入研究的课题。