黄文军，郗欣甫，孙以泽

（东华大学 机械工程学院，上海 201620）

随着工业4.0、智能工厂和智能工业等概念的提出，智能制造已成为全球制造业发展的新趋势，智能设备和生产手段在未来必将广泛替代传统的生产方式[1]。作为复杂多轴体的智能装备，多轴协同控制技术将会得到进一步的广泛应用。协同控制精度的高低直接影响着自动控制系统的稳定性，也将影响产品生产线的质量。

小波神经网络是基于小波分析理论所构造的一种具有多分辨率的神经网络，充分利用了神经网络对任意复杂函数的逼近能力和计算能力以及小波变换的时频局部特性和变焦特性，可以自适应地调整小波基的形状实现小波变换，使得整个网络相比传统神经网络学习能力更强，收敛速度更快[2]。本文在偏差耦合结构的基础上融入了小波神经网络，提出了基于小波神经网络的偏差耦合多伺服电机协同控制策略，利用小波神经网络强大的学习能力和快速收敛性，以在保证系统良好动态性能的同时，使得系统具有优良的同步特性。

1 偏差耦合控制结构优化设计

偏差耦合协同控制是利用各个拖动子系统之间的惯量关系在速度反馈环节中增添比较电机的速度信号，根据每个子系统的工作状态动态分配补偿速度，从而达到同步的目的。在系统工作时，速度补偿器将控制轴的转速与其他轴的转速比较，然后由补偿算法对偏差进行处理，输出该轴的转速补偿信号wc。……