一、概述
随着工业技术的飞速发展和社会的进步，交流电机被广泛应用，交流电机伺服系统对其性能的要求也在不断的提高。对于伺服系统高效能、高精度的工作要求，使得其控制系统需要具有快速的跟踪能力、较高的跟踪精度和良好的鲁棒性。准确模型参数的获得，在一定程度上能够加快控制系统的设计进程，提高控制的精度。而精确的动力学模型是进行伺服系统设计、控制系统设计和系统仿真的前提和重要基础。
交流伺服电机的结构可分成两大部分，交流何服电机和伺服驱动器，首先看交流电动机结构，它主要由定子和转于及编码器三部分组成。交流伺服电动机的定子是三相绕组，通一个三相交流电在定子产生的旋转磁铁场，其工作原理与三相电动机工作原理一样；转子是一个永磁铁，在定子旋转磁场的作用下和磁场同步旋转，因此伺服电机也可看成是一个同步电机[1]。
伺服系统中使用的驱动电机具有以下特点：响应速度快、转动惯量大、定位准确等。这类电机被称为伺服电机，其专用驱动单元被称为伺服驱动单元，简称伺服。伺服内包含转矩（电流）、速度或位置闭环。[4]伺服的工作原理是：在开环控制的交直流电机基础上，将位置和速度信号通过旋转编码器、旋转变压器等反馈给驱动器，形成负反馈的PID控制[9]。
二、伺服系统发展现状研究
伺服电动机至今已有五十多年的发展历史，经历了三个主要发展阶段。第一发展阶段（20世纪60年代以前），此阶段是以步进电动机驱动的液压伺服马达或以功率步进电动机直接驱动为中心的时代，伺服系统的位置控制为开环系统。第二发展阶段（20世纪60至70年代），这一阶段是直流伺服电动机的诞生和全盛发展的时代，由于直流电动机具有优良的调速性能，很多高性能驱动装置采用了直流电动机，伺服系统的位置控制也由开环系统发展成为闭环系统。第三发展阶段（20世纪80年代至今），这一阶段是以机电一体化时代作为背景的，由于伺服电动机结构及其永磁材料、控制技术的突破性进展，出现了无刷直流伺服电动机（方波驱动），交流伺服电动机（正弦波驱动）等新型电动机。
从 20 世纪 80 年代开始，伺服电机技术就逐渐应用到了数控系统之中。交流伺服电机体积很小，由于没有刷头所以几乎都不需要维修，这样的外型对转速和功率的提高有很大的优势。目前数字话控制市场中交流伺服电机控制系统的运用比较多，已经逐渐取代了直流的伺服电机控制技术。目前伺服技术发展的主流，就是交流替代了直流的伺服技术、硬件控制被软件控制所取代，也正因为如此，在数控机床上产生了伺服进给和数控装置的交流数字系统。伺服系统逐渐向数字化和微处理器的方向发展，其计算速度较传统的系统提升了很多，缩短了采样的时间。技术的发展，改善和提高了伺服控制技术系统的性能，增强了可靠性和柔性，同时也方便了其调试功能，推进了高精高速加工技术的发展[4]。
到了世纪年代至今，在大型加工的机床中，一般都是直线电机直接驱动作为驱动方式。相对于滚珠丝杠驱动，直线电机驱动的刚度更强，速度差的范围也更大，加速性能也比较不错，不需要中间机械进行传动，直接就可以直接驱动，而且运行更平稳，位置以及精度也更加准确，在运行过程中，机械之间的磨损和误差也比较下，大大减少了对于驱动系统的维修时间。虽然目前来看，在高速高精的大型加工机床中，直线电机直接驱动和滚珠丝杠驱动这两种驱动方式还都存在，但是根据长远的发展来看，直线电机驱动在未来的比重会越来越大[3]。
我国从20世纪70年代开始跟踪开发交流伺服技术， 80年代之后开始进入工业领域，直到2000年国产伺服停留在小批量、高价格、应用面狭窄的状态，技术水平和可靠性难以满足工业需要。2000年之后，国内几家单位开始推出自己品牌的交流伺服产品。目前国内主要的伺服品牌或厂家有华中数控、广数、南京埃斯顿、森创（和利时电机）等，但主要集中在数控机床领域[2]。其中，永磁同步电机（）以其较高的转矩惯量比、较高的功率密度、较高的效率和功率因数，在交流伺服系统中得到了广泛的应用[17]。
目前，的建模方法大致可以分为两类:机理建模和实验建模[6,12]。其中机理建模是指在被测对象运动规律的基础上，利用物理和化学定律以及数学原理，建立和描述系统输入、输出以及系统状态之间的关系。在机理建模时一般会忽略伺服系统中存在的非线性、死区、参数时变和负载扰动等因素，使得建立的模型与实际系统的动态响应有较大的差异。同时基于机理建模的方法一般需要掌握电机的重要参数，如 PMSM 的 d 轴和 q 轴绕组电感、永磁体磁链的具体幅值、转子转动惯量等。比如通过测量 PMSM 的 d 轴和 q 轴的绕组电感和永磁体磁链幅值列出并推导了便于控制的机电耦合动力学方程。虽然基于机理建模的方法已较为成熟，但在实际应用过程中电机的各项参数时常测不准或难以测量，导致模型误差较大，从而便有了基于实验的建模方法。实验建模是指对被测对象施加已知的输入信号激励被测对象，采集并处理输出信号，应用数学手段分析、确定系统输入与输出之间的关系。在实验建模时需要解决三个问题:辨识实验设计、数据预处理和辨识方法。其中辨识方法是关键，传统的辨识方法主要有最小二乘法、辅助模型辨识法、梯度辨识法、多新息辨识法、极大似然辨识法、递阶辨识法和贝叶斯辨识法等[6,11]。针对不同用途对辨识方法进行修正和结合，又有递阶最小二乘法、多新息最小二乘法、递阶梯度迭代法等[6]。近年来，神经网络、遗传算法等智能算法与上述辨识方法相结合应用于系统辨识出现了许多新算法。这些算法普遍存在收敛性、收敛速度和辨识精度的问题，为提高辨识精度和收敛速度需要完善辨识算法，这样会使得算法变得复杂。在交流伺服电机控制系统中，系统调节器的参数决定系统的动态性能，并且负载变动、对象参数变动对系统各环节都有很大影响，使实际电机控制中参数的调节比较困难。
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