1. 高精度控制中的非线性扰动与参数不确定性
· 问题核心:电机运行过程中存在非线性因素(如摩擦、磁饱和、负载突变)和参数时变(如温度变化导致的电阻、电感漂移),这些因素会显著降低控制精度,尤其在精密制造、机器人等领域。
· 技术难点:传统线性控制方法(如PID)难以应对非线性扰动,需依赖鲁棒控制、自适应控制或智能算法(如模糊控制、神经网络)来动态补偿,但算法复杂度高,且参数辨识的实时性和准确性要求严格。
2. 实时控制需求与有限计算资源的矛盾
· 问题核心:现代控制算法(如模型预测控制、滑模控制)需要大量实时计算,而电机控制系统对响应速度要求极高(微秒级周期),尤其在高速、高动态场景(如电动汽车、无人机)。
· 技术难点:在嵌入式硬件资源受限的情况下,需优化算法复杂度与计算效率的平衡,同时确保抗干扰能力和稳定性,这对控制器设计提出了严峻挑战。