汪昕杨，刘亚超，钟永彬，高 健

(广东工业大学机电工程学院，广州 510006)

0 引言

多电机协同控制系统在机器人、高精度加工平台等现代化工业领域中具有极高的研究价值，在实际应用中协同控制性能的好坏将直接影响其加工产品的优良程度[1]。由于直线电机的控制滞后性与模型不确定性，与电机之间存在耦合等因素，增大了多电机协同系统的控制难度[2-3]。目前90%的协同控制策略仍采用传统PID，其在复杂的工作环境下控制的多轴协同系统精度低、稳定性差，适应能力差。当某一轴电机受到干扰时，其他轴电机不能及时进行调整，将导致控制系统产生滞后性，影响系统协同允许[4]。

目前国内外学者已对多电机协同控制进行了多方面研究，文献[5]采用神经网络控制算法来实现电机协同控制，该方法不依赖于被控对象模型，具有学习能力，但计算过程较复杂，过于依赖硬件性能。文献[6]采用基于人群搜索算法的PID控制算法，提高了多电机协同系统的收敛精度和速度，但该算法较为复杂，难以广泛应用。文献[7]采用协同速度控制器(SSC)来实现多电机协同控制，相比传统的PID控制和滑模控制，具有更好的同步性和鲁棒性，但其参数较多难以整定，增大了应用难度。文献[8]提出了一种基于自适应虚拟补偿的多电机协同控制系统，通过一个虚拟闭环补偿多电机之间的转速误差，大幅提高了系统的跟踪能力，但其设计理念较先进，仍需一定实验进行验证。

高本锋等提出了结合现代控制理论的优点、并继承传统PID原理的自抗扰控制技术(active disturbance rejection control, ADRC)[9-10]。……