在近期舉辦的“2023年運動控制/直驅產業發展高峰論壇”活動上， 哈爾濱工業大學、運動控制聯盟專家委員會主任楊明教授作了題為《智能化高性能伺服驅動技術》的主題演講，結合目前國內行業現況，以及現階段哈工大伺服課題組的研究進展，他詳細分享了伺服驅動技術的高性能發展趨勢。

　　整體而言，傳統驅動器的智能化程度較低，大部分需要依賴人工進行大量及繁瑣的復雜調試，而針對數控機床、工業機器人和智能化水平更高的自動化設備應用，如何實現驅動器對不同控制對象的兼容、如何實現驅動器控制參數自動調整優化、如何實現驅動器對設備故障的自動診斷，成為了現階段伺服驅動技術研發的關鍵課題。

　　如何實現驅動器對不同的控制對象的兼容性，指的是同一個驅動器能夠驅動直線電機、旋轉電機、永磁電機、異步電機、有刷電機、無刷電機等多種電機類型，即驅動器的自組織能力和普適性。如何實現驅動器控制參數的自整定優化，是人們常說的驅動器智能化水平的主要體現，也是目前大多數企業正努力追求的目標。而如何實現驅動器對設備故障的自動診斷，則是一個新興的智能化開發方向。

　　就目前產業界的開發情況來看，在驅動器的自組織能力、普適性方面，美國科爾摩根AKD系列及日本安川GA700系列驅動器產品等均實現了單驅動器對多控制對象的匹配；在驅動器的自整定/自調諧方面，安川Σ-7及高創CDHD等系列驅動器的免調整及自整定算法已經取得了市場的廣泛認可；在驅動器對設備故障的診斷方面，日本三菱J5率先提出了Maisart智能故障診斷系統，在其嵌入式系統下就可對一整套傳動鏈機構實現智能化預測及維護。而在本土伺服廠商部分，總體而言，大部分廠商的產品普適性還有待完善，自調諧技術仍需打磨，故障診斷領域基本處于空白狀態。

　　自組織：智能化電流環特性精準設計

　　針對上述課題，哈工大伺服課題組進行了深入的研究開發工作。實際上，驅動器的普適性主要在于對智能化電流環特性的精準設計，電流環的控制對象是電機本體，除此之外，還需要與編碼器、無位置傳感器，以及各種電機機種進行匹配，因此，驅動器的普適性，更多的是電流環的智能化整定過程。

　　基于此，哈工大伺服課題組提出智能化電流環精準設計大致上包括以下幾個方面：首先，是電機本體參數的自動辨識，這一性能對于變頻器產品來說相對較為普遍，但目前國內使用的伺服系統基本上采用的是日系方案，電機和驅動器是綁定的，主要依靠編碼器協議，而如果要做到驅動器普適性的話，那么驅動器就必須要能夠自動辨識電機本體的電氣參數，其中包括電阻、電感、磁鏈等。其次，是逆變器非線性的精確補償。人們常說的（控制）死區補償只是非線性補償的其中一個種類，另外還需要綜合考慮開關器件特性、寄生電容、等效死區時間、母線電壓波動等非線性因素，在這一部分，國產伺服和進口品牌尚有較大的差距，如何實現全局性的補償，是接下來國產伺服廠商需要努力的重點方向。第三，是高性能電流預測控制，其追求的目標是無差拍電流跟蹤、零電流靜差、零電流超調、高電流環帶寬。最后，是高性能PI電流環參數自組織性能，即普適性，一套算法可以適用于不同的電機種類。

　　在自組織智能化電流環特性精準設計上，哈工大伺服課題組目前的研究成果包括：涵蓋開關器件特性、寄生電容、等效死區時間等非線性因素、母線電壓波動、穩態/動態工況實時逆變器非線性補償在內的全局一鍵式在線辨識及自動補償技術；電機本體參數的辨識普適性，一臺驅動器可辨識十款不同的電機，電機本體參數的辨識精度達到10%以內；速度階躍響應時電流響應時間≤3拍，達到最佳的電流環匹配效果；在帶寬拓展的具體措施上，提出了考慮計算延時、相位裕度，建立更精準的電流環帶寬模型、考慮PI+Lead前饋的組合自整定策略、考慮高頻濾波的Lead前饋策略，使得電流環帶寬可達到或超過控制頻率1/6等。

　　自整定：智能化伺服參數免調試策略

　　智能化電機驅動技術的另一大難題是——控制器參數的自整定，與前面一點不同的是，這里更多指的是對環境的一種匹配，例如慣量變化、負載轉矩變化等，伺服控制器是否具備與之相匹配的能力，實現參數免調試。目前業內主要以安川、松下等日系品牌為代表，針對中國市場實現了傻瓜式一鍵自整定，有效提升了產品的智能化水平與性能，減輕了人工調試的負擔；而歐美系品牌則相對更復雜一點，一般需要借助上位機來實現整定。

　　伺服控制器的智能參數免調試策略主要有以下幾個方面：第一，是流程規劃，在全位置環模式下，無零位偏差，位移、轉速、加速度嚴格可控；第二，是慣量辨識，可以做到真正的自適性在線辨識特性，低加速度下慣量辨識誤差降低10倍；第三，是諧振抑制，兼容多慣量系統，精準離散化，消除z變換誤差、陷波緩沖，濾波切換零沖擊；第四，是參數尋優，實現精準快速的頻域判據，不依賴特定軌跡，且兼容性強，在得到一個理論的PI參數自整定結果之后，進一步提高它的魯棒性和適應性，完成一整套自動尋優搜索的過程。

　　以具體的頻率特征搜索策略研究為例，哈工大伺服課題組嘗試了不同的時域、頻域分析，采用PRBS掃頻、Chirp掃頻以及定頻掃頻方式，能夠快速準確地得到系統在線的頻譜特征。更重要的是，要讓驅動器自動獲取其頻率特征值，如頻率及峰值等，其中最關鍵的就是濾波處理，因為在真實系統中會存在大量的噪聲，需要快速、有效地去除這些噪聲，讓機器自動準確地快速判斷。通過哈工大伺服課題組設計的三慣量平臺，可以精確掃頻，并且快速、準確地讓機器獲取頻率顯著特征，為下一步的諧波抑制濾波器的設置提供有效的依據。

　　另外，常規的伺服控制都是位置、速度、電流或者位置、速度、轉矩三環嵌套的典型模式，但現在一些歐系產品開始采用位置、電流的雙環模式，當然，這不是簡單地把速度環去掉，而是采用了基于PI-Lead控制器的位置、電流雙閉環控制方式，使得動態跟蹤精度更高，系統更穩定，同時位置環極限帶寬可提高4倍以上。

　　結合不同應用場景，哈工大伺服課題組也進行了大量的實踐探索。例如：在機器人應用領域，從軌跡規劃到伺服底層，進行整體的一體化驅控結構設計，做到真正的快速響應，有效降低負載定位的末端振動;在高檔數控機床領域，采用自適應補償方法，補償后X軸過象限輪廓誤差約為1.1μm，Y軸過象限輪廓誤差約為2.4μm，相比于基于轉速前饋的方法，能夠對瞬態反向間隙誤差做好更好的補償。

　　自診斷：智能化電氣法故障診斷技術

　　伺服系統未來的一個發展方向是——智能化電氣法故障診斷技術。故障診斷實際上不是一種新興的技術，傳統上主要是用振動傳感器、聲音傳感器等來辨識傳動機構是否存在故障，而電氣法故障診斷則不需要用額外的傳感器，僅僅利用伺服電機驅動的電壓信號、電流信號、轉速信號、轉矩信號，就可以判斷電機軸承故障、安裝故障以及傳動故障等這三大典型的故障特征群。

　　在這一方面，日本三菱走在了開發的前沿，其J5驅動器是目前業界唯一推出的利用自身上位機嵌入式系統，基于Maisart（人工智能）智能化伺服診斷方法，無需任何傳感器，預設伺服傳動結構基礎閾值，周期性估測系統狀態并給出故障預警。通過監控摩擦和振動的變化，并與預設閾值相對比，來預測滾珠絲杠、皮帶輪、齒輪的健康狀態，實現伺服傳動結構故障的智能診斷。另據了解，安川Σ-X以及松下新的A7系列伺服驅動器也推出了類似功能；匯川等國內頭部企業也正在展開這一領域的研發工作。

　　哈工大伺服課題組實驗室通過自然基金等方式進行了相關研究。基于傳統信號處理的故障診斷方式，課題組結合時域分析法、頻域分析法、時頻域分析法，進行軸承故障微弱信息的判斷，并取得了一系列科研成果，包括：基于信號振蕩特性RSSD的齒輪故障診斷技術、基于改進譜峭度的軸承故障特征技術、基于位域誤差信號的故障診斷方法等等。

　　此外，人工智能、大數據等新興技術被引入進來，例如在工業機器人、人形機器人關節處的故障特征沒有明顯的理論特征時，只能采用人工智能、大數據挖掘的方式。哈工大伺服課題組針對諧波減速器、RV減速器的故障診斷進行了研究，以RV減速機故障診斷為例，由于RV減速機結構復雜，故障信號信噪比低，齒輪磨損故障早期為輕微故障，無典型故障特征，且特征信號為非沖擊信號，傳統信號處理方法無法提取故障信號，為此，課題組提出了采用基于深度學習的齒輪磨損故障診斷方法。再如，電機安裝偏心故障的糾錯指導也是傳統方式所無法實現的，哈工大伺服課題組采用深度學習人工智能大數據分析的方式，在沒有明確的物理模型、數據結構的條件下，仍然可以判斷出偏心方位（8個）和偏心程度，并對其安裝糾錯進行初步的指導。

　　總之，智能化電氣法故障診斷技術是下一階段伺服驅動研究的一個主要方向，未來的應用開發大有可為。

　　高密度、高效率“軟開關”驅動技術

　　除了前面主要針對智能化算法方面的研究之外，關于高密度、高效率“軟開關”驅動技術，也是目前哈工大伺服課題組實驗室近幾年開展的一項重點工作。其中，超大功率密度、超高電能轉換效率的電機驅動技術，將會在航空航天、軍工、汽車電子、半導體裝備、醫療設備以及近期熱點的人形機器人等新興領域，帶來一次全新的革命，并且也是國家科技部、工信部多次提到的“卡脖子”技術攻關課題。

　　在前期調研中顯示，目前市場上小于60V的低壓產品較為普遍，但能夠滿足半導體、機器人、軍工等領域應用的60-200V產品則相對較少，這主要是因為受到功率半導體工藝制程的限制，有能力生產電壓在（60-200）V之間的高功率密度伺服驅動器的公司寥寥無幾，還是一片“藍?！笔袌?，僅有以色列Elmo等少數幾家公司能完全覆蓋到200V這一產品線。高功率密度、高端專用市場現階段還處于一個進口品牌壟斷的狀態，國內創新企業可以率先完成技術突圍，并構建自己的技術“護城河”。

　　以Elmo公司Gold Twitter伺服驅動器為例，其體積只有火柴盒一樣大小，卻可以達到5.5kW，功率密度甚至達455.49W/cm3，是常規產品功率密度的1000倍。這主要是依靠其中的驅動芯片（Gate Driver）來提升效率，這種驅動芯片實現了控制信號MCU到功率驅動（Power MOS）之間的一個柵極驅動，是控制信號與功率器件之間的接口，這種驅動集成電路芯片可以有效減低系統設計復雜度、縮短開發周期、提高可靠性，并且每一個功率器件都必須要一個驅動芯片，因此驅動芯片有著不同的結構、耐壓絕緣等級、保護特性和封裝形式。目前市場上，廠商基本上是按照某些國際大品牌的規格在開發產品，特別是60V以下、300V 以上的產品較多，價格也不貴。

　　但另一方面，常規的驅動芯片往往存在以下問題：開關損耗和關斷損耗一般較大，而如果要把開關損耗做到很小，則代價往往又造成出現振鈴現象，即電磁干擾，這也是電力電子的一個負面效應的體現。為此，哈工大伺服課題組實驗室自研了一款驅動芯片，從這款“有源柵極驅動芯片”流片實測的效果來看，開關過程采取變曲率驅動電流措施，開關暫態電壓、電流無振鈴現象，極大地消除EMI；整體效率達到98.6%以上，輸出1.5kW以上時效率99%以上，流片效果較理想。

　　除了通過驅動芯片方案實現效率提升之外，真正的“軟開關（Soft Switch）技術”目前在變頻器或伺服領域還幾乎沒有得到商業化應用，因為它需要一些輔助電路及輔助器件共同工作。而針對碳化硅（SiC）這一高功率密度寬禁帶器件，可以發揮其高開關頻率特征，使得開關損耗盡可能降低。因此，人們開始思考是否能夠把這種開關電源或所有電源里普遍應用的軟開關技術移植到伺服電機驅動器當中，來重點解決長線傳輸、共模電壓高和EMI電磁干擾等問題。

　　據了解，美國一家名為Pre-Switch的初創公司采用人工智能軟開關逆變技術，在拓撲結構基礎上增加了輔助諧振電容、輔助諧振開關二級管以及諧振電感，可實現SiC 100kHz、100kW條件下，峰值效率達到99.3%，并且，在系統中還使用了人工智能自動尋優技術，控制過程相對較復雜，通過拓撲半橋結構可以看出，系統也增加了不少成本。

　　此外，哈工大伺服課題組實驗室還在嘗試一些新的拓撲電路結構和驅動方案，如減少諧振電容的使用等等，為未來的大功率伺服傳動或電動車、電力牽引領域提供可大規模應用、更高功率密度的碳化硅SiC驅動方案。

　　結 語

　　綜上所述，通過多種技術模塊，持續提升電流環、速度環、位置環的高性能，以實現在不同應用領域、不同工況環境下，模塊算法的自動投切，并且在控制對象的狀態和參數時變的情況下，仍可保持穩定狀態，不需要人員參與，即可一鍵自動進行智能化參數整定，是伺服系統智能化的重要體現。 展望未來，伺服驅動技術將朝著以下幾個方向發展：一是高性能伺服驅動的自組織能力，即強調底層電流環的強普適性；二是伺服驅動的自整定能力，即強調位置環、速度環對環境更強適應能力；三是伺服系統的自診斷能力，即對機電傳動系統的預防性維護能力；四是高密度、高效率驅動系統在極端應用領域中的拓展能力等等。

　　審核編輯：黃飛