随着机电作动系统进入重要发展阶段,系统的相关控制要求也进一步提高。由于各种内外部复杂扰动因素的存在,精密机电作动系统中的转矩脉动因此出现,严重影响了系统的控制性能。针对如何消除系统扰动对控制性能的影响这一关键问题,本文从以下几方面展开研究工作:1.机电作动系统实验平台设计与扰动因素分析及数学建模的建立。首先针对机电伺服作动系统制定实验平台的总体设计方案和设计指标,根据指标和方案进行关键组件的分析与校核以及元器件的选型;其次对导致机电作动转矩脉动的内外部扰动因素进行分析,研究上述扰动因素导致转矩脉动的形成机理;最后建立系统的动力学模型,为后续控制器的设计做准备。2.基于摩擦补偿的机电作动系统控制方法研究。针对低频低速等工况下对机电作动系统影响较大的摩擦非线性,通过选择精准合适的摩擦模型并分别运用设计观测器观测模型参数和曲线拟合得出模型参数的方法,对摩擦进行辨识,并基于模型设计控制器,达到精准补偿机电作动系统摩擦非线性的目的。3.基于小脑模型神经网络的机电作动系统扰动抑制方法研究。首先利用传统小脑模型神经网络和改进小脑模型神经网络的逼近特性分别设计观测器用以估计不能够精确建模的各种扰动,并设计基于自适应鲁棒与小脑模型神经网络的智能复合控制算法对扰动估计进行前馈补偿,提高了系统的抗干扰能力从而提高了控制精度。4.实验研究。将控制算法移植到实验平台控制器中,进一步检验所提控制策略在面对系统中实际扰动存在时的应用效果,为提高机电伺服作动系统的控制性能提供了参考依据。