（1）在基于精度模型的各种控制结构中充当对象的模型。

（2）在反馈控制系统中直接充当控制器的作用。

（3）在传统控制系统中起优化计算的作用。

（4）在与其他智能控制方法和优化算法中，为其提供非参数化对象模型、优化参数、推理模 型及故障诊断等。

根据以上定义可知，神经控制具有以下特点：

（1）与人脑的智能行为相仿，具有复杂的非线性。

（2）克服传统人工智能在处理直觉、非结构化信号上的不足。

（3）具有自适应和实时学习的能力。 滑模变结构控制也是一种特殊的非线性控制结构，它与常规控制（PID  控制）的根本区

别是其控制的不连续性。这种控制特性会让系统的控制特性被限制在某一子流行上运动，也 就是所谓的“滑动模态”运动。

针对本课题的伺服电机双闭环控制系统，以上介绍的几种控制算法中，神经网络、滑模 变结构控制虽然有着良好的控制效果，但是由于实际应用中的算法比较复杂，所以并不能在 本课题中使用，而相对于模糊控制，传统 PID 控制已经发展成熟，而且能满足本课题任务要 求。针对这些问题，在认真分析课题要求的双电机串联结构模型之后，确定了本文中设计的 PID 控制算法。

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2 直流伺服电机

直流电机是将直流电能转换为机械能的电磁装置。在过去的一段时间里，由于交流电机 的调速困难总是得不到有效的解决，而直流电机显示出了交流电机所不具备的良好的启停性 能和调速性能。目前，虽然交流电机的调速困难已经得到了一定解决，但是在对于调速性能 要求较高，启停频繁，正反转指令多或者多电机同步协调运行的生产机械上如轧钢机、电力 机车、无轨电车等场合有着广泛的应用。

2.1 电机的结构

直流电机的结构可分为两部分：静止的部分称为定子；旋转的部分称为转子，对于直流 电机来说电枢也是实现机电之间能量转换的部件。定子主要由主磁极、换向极、端盖、机座、 电刷装置和轴承组成。转子由电枢绕组、电枢铁心、换向器、转轴和风扇等组成。如图 2.1 所示。

图 2.1 直流电机结构

主磁极用来产生气隙磁场并使电枢表面的气隙磁通密度按一定波形沿空间分布。它由 0.5-1.5mm 厚的低碳钢板冲片叠装成主级铁心，然后再套上励磁绕组。整个主级用螺杆固定 于机座上。

换向极用来改善电机的换向性能。它包括换向极铁心和套在其上的换向极绕组。小型直 流电机的换向极铁心用整块钢制成；对换向要求高的直流电机绕组与电枢绕组电路相串联，

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由于需要通过较大的电枢电流，故采用较粗的矩形截面导体扁绕而成。换向极数与主磁极相 同，每个换向极装在两相邻主极之间并用螺杆固定于机座上。

机座一方面用来固定主极、换向极和端盖等，并借助底脚将整个电机固定于基础上；另 一方面作为磁轭以构成主磁路的一部分,这一点与交流电机不同。为了保证具有良好的导磁性 和机械性能，机座通常由铸成钢或钢板焊接而成，小型直流电机则可由一段无缝钢管构成。 电枢铁心有 0.5mm 厚的电工硅钢片冲叠而成，每张冲片冲有嵌放绕组用的槽和一些轴向 通风孔。对于容量较大的电机，为了加强通风冷却，电枢铁心沿轴向每隔 5~10cm 处叠入通风