引言

在工业 4.0 与 “中国制造 2025” 战略的双重驱动下，智能制造已成为衡量国家工业发展水平的核心指标。机电一体化系统作为智能制造体系的 “神经中枢” 与 “执行终端”，突破了传统机械系统的功能局限，通过机械结构、电子元件、控制算法与信息网络的深度集成，具备了环境感知、自主决策、动态调整的核心能力。其显著特征体现在三方面：一是智能性，依托传感器与物联网技术，可实时采集生产数据并进行自主分析，实现生产过程的无人化管控；二是开放性，采用标准化接口与模块化设计，能与 MES（制造执行系统）、ERP（企业资源计划）等系统无缝对接，支撑多设备协同与全流程数据互通；三是信息集成性，通过边缘计算与云计算技术的结合，实现从设备层到管理层的信息纵向贯通，为生产优化与决策提供数据支撑。

一、智能制造环境下机电一体化系统概述

1.1 机电一体化系统的技术构成

机电一体化系统是多学科技术融合的产物，其核心技术体系可分为四大模块，各模块协同作用，共同实现系统的智能化与自动化功能：

机械结构模块：作为系统的物理基础，涵盖精密机械设计、传动机构优化、结构轻量化等技术，例如工业机器人的关节结构、输送设备的传动系统等，需满足高精度、高可靠性与长寿命的要求，为系统稳定运行提供硬件支撑。

电子技术模块：包括嵌入式芯片、传感器、执行器等核心元件，负责系统的信号采集与指令执行。其中，传感器（如位置传感器、力传感器、温度传感器）实时获取系统运行数据，嵌入式芯片（如 PLC、MCU）对数据进行初步处理，执行器（如伺服电机、气动元件）则根据控制指令完成动作，三者共同构成系统的 “感知 - 决策 - 执行” 闭环。

控制技术模块：是系统的 “大脑”，包含控制算法设计、参数优化、故障诊断等技术，负责根据生产需求与系统状态，制定合理的控制策略，确保系统输出符合预期目标。自适应控制、模糊控制、PID 控制等均属于该模块的核心技术。

信息技术模块：支撑系统的信息交互与数据管理，包括工业以太网、物联网（IoT）、边缘计算等技术，实现系统与外部设备、上层管理系统的信息互通，例如通过 OPC UA 协议实现机电一体化设备与 MES 系统的数据传输，为生产调度与质量追溯提供支持。

1.2 智能制造环境对机电一体化系统的技术要求

相较于传统制造环境，智能制造环境对机电一体化系统的性能提出了更高标准，具体体现在以下三方面：

动态响应速度：智能制造场景中，生产任务频繁切换（如多品种小批量生产），要求机电一体化系统能快速响应指令调整，例如机械臂在切换加工工件时，需在 0.5 秒内完成位置校准与参数重置，避免影响生产节拍。

抗干扰能力：工业现场存在电磁干扰、电压波动、负载突变等干扰因素，例如车间内多台设备同时运行时产生的电磁辐射，易导致传感器数据失真。因此，系统需具备较强的抗干扰能力，确保在复杂环境下仍能保持控制精度。

柔性适配能力：随着定制化生产需求的增加，机电一体化系统需具备 “一机多能” 的柔性适配能力，例如智能装配线上的机器人，需通过软件参数调整而非硬件改造，实现对不同规格产品的装配作业，降低生产切换成本。

1.3 机电一体化系统在智能制造中的典型应用场景

智能装配领域：在汽车零部件装配生产线中，机电一体化系统（如多关节工业机器人）通过视觉传感器定位工件位置，结合自适应控制策略调整末端执行器的力度与速度，实现螺栓拧紧、零件贴合等精密操作，装配精度可达 ±0.02mm，且能根据工件材质差异自动优化控制参数，避免零件损伤。

智能仓储领域：自动化立体仓库中的堆垛机系统，集成了激光导航、升降驱动、货叉伸缩等机电一体化功能，通过自适应控制策略实时调整运行速度与定位精度，应对仓库内货物重量变化、轨道摩擦系数波动等问题，确保货物存取效率与安全性。

流程工业领域：在化工、冶金等流程工业中，机电一体化系统（如智能阀门控制系统）实时采集管道压力、流量、温度等数据，通过自适应控制策略动态调整阀门开度，实现生产过程的精准调控，例如在高炉铁水测温取样系统中，系统可根据铁水温度变化优化取样频率与位置，提升数据采集准确性。

二、机电一体化系统在智能制造环境中的应用

智能制造环境下的机电一体化系统具有非常大的优势，这些优势主要表现在以下几个方面：第一，在智能制造环境下，机电一体化系统具有较强的智能化特征，在生产过程中可以实现智能化管理；第二，智能制造环境下的机电一体化系统具有较强的开放性特征，这些特点为机电一体化系统的发展提供了一个良好的平台；第三，智能制造环境下的机电一体化系统具有较强的开放性特征，因此其可以与外界进行信息交流和数据交换，这是传统制造环境下无法实现的。

三、自适应控制策略概述

3.1 控制策略的基本概念

控制策略是指针对一类系统或系统的某一方面，制定的有计划地控制行为。它是根据系统的输入和输出变量之间关系所制定的。在机电一体化系统中，控制策略的制定包括两个方面：一是控制策略本身，即它的目标、方法、原则；二是根据目标所采取的一些具体措施。在机电一体化系统中，控制策略主要是以控制对象为出发点，以实现控制对象的某些性能指标为目的，而制定出来的。

3.2 自适应控制策略的原理

自适应控制策略是一种在不确定和扰动的环境下，通过自适应控制器（或称反馈控制器）和被控对象的参数自适应地调整其控制参数，以达到被控对象性能指标最优的控制策略。根据系统误差信号与模型误差之间的关系，自适应控制策略可分为两大类：一是模型自适应控制策略；二是参数自适应控制策略。模型自适应控制策略主要用于解决对象模型与实际对象不一致时的控制问题；而参数自适应控制策略主要用于解决对象模型与实际模型不一致时的控制问题。本文所研究的机电一体化系统属于第二类，因此本文将从第二类控制器设计中探讨自适应控制器的设计方法。

3.3 自适应控制策略在机电一体化系统中的应用

（1）机械臂的定位是机电一体化系统中十分重要的一个环节，在机器人的工作过程中，需要通过机械臂的位置控制来实现对机器人各个关节之间位置的调整，自适应控制策略可以根据机器人各个关节之间的位置关系，从而达到机器人运动过程中各个关节之间的协调配合。（2）机器人系统状态估计：在机器人系统的状态估计环节中，自适应控制策略可以对机器人系统状态进行估计，从而在机器人运动过程中对机器人状态进行估计。对于机器人系统来说，最基本的状态估计就是速度和加速度估计，通过对机械臂系统进行速度和加速度的估计可以达到对其控制的目的。

四、智能制造环境下机电一体化系统的自适应控制策略设计

4.1 系统建模与分析

根据机电一体化系统的特点，对其进行了如下的数学建模：式中，y为被控对象的输出；P为系统的输出；u为输出端的负载；R为被控对象的惯性。当系统达到稳定状态时，所有参数都处于定值，即u=0；而当系统处于不稳定状态时，系统中的各参数均发生变化，其中速度变化最大，其次是加速度、压力和位移。在上述数学模型中，系统在进行稳定状态时，其输出量u=0；而系统处于不稳定状态时，其输出量u=0+μu (3）其中μ为误差信号。本文采用 LQR法对系统进行控制，该方法可以使系统在外界扰动下迅速回到稳定状态。

4.2 控制器设计原理

对于上述分析，当被控对象存在未知扰动时，系统状态是不确定的，状态空间中存在很多可能的解，在无扰动情况下，系统的状态一般只有两种可能：一种是系统输出与输入的误差是连续的；另一种是系统输出与输入是离散的。因此，如果从期望控制角度考虑，选择第一种状态解来设计控制器，并用另一种状态来跟踪期望控制信号。而从实际应用角度考虑，系统存在未知扰动时，应选择第二种状态解来设计控制器。将上述方法应用于机电一体化系统中时，当系统存在未知扰动时，自适应控制器能够跟踪期望控制信号并迅速作出相应调整。因此自适应控制策略在机电一体化系统中具有广泛的应用前景。

4.3 自适应控制策略设计方法

在智能制造环境下，为了进一步提高机电一体化系统的稳定性，使其能够在不同的工作环境下，保持良好的运行状态，设计了自适应控制策略。该方法首先建立控制模型，并对模型进行优化处理；其次，根据实际情况选择合适的控制器，对模型进行参数校正；最后，对控制器进行仿真测试。具体实施过程中需要考虑以下几个问题：（1）控制器参数选择是否合理。（2）自适应算法是否适用于智能制造环境下机电一体化系统。（3）考虑不同工作环境下，系统所需的控制性能要求。（4）考虑如何实现自适应控制算法的实时运行。

五、智能制造环境下自适应控制策略的应用挑战与优化方向

5.1 当前应用面临的主要挑战

尽管自适应控制策略在机电一体化系统中展现出显著优势，但在智能制造环境的复杂场景中，仍面临以下挑战：

实时性不足：自适应控制策略的参数调整需进行大量计算（如最小二乘法的矩阵运算），在高速响应场景（如机械臂精密装配）中，易出现计算延迟，导致控制滞后；

模型不确定性：机电一体化系统的非线性特性（如关节摩擦的非线性、电机磁饱和）难以通过线性模型完全描述，导致自适应控制策略的模型误差增大，影响控制精度；

多变量耦合干扰：在多轴协同系统（如六轴工业机器人）中，各轴之间存在动力学耦合（如关节运动相互影响），单一轴的自适应控制可能引发其他轴的扰动，导致系统整体不稳定。

5.2 自适应控制策略的优化方向

针对上述挑战，结合智能制造技术的发展趋势，自适应控制策略可从以下三方面进行优化：

5.2.1 融合边缘计算提升实时性

将自适应控制的参数计算任务部署至边缘计算节点（如工业边缘网关），利用边缘节点的低延迟特性，减少数据传输与计算延迟。例如，在六轴机器人控制中，边缘节点可并行处理各轴的误差信号与参数调整计算，将控制周期从传统的 10ms 缩短至 2ms，满足高速装配场景的实时性要求。

5.2.2 结合智能算法优化非线性适应能力

引入深度学习、模糊逻辑等智能算法，提升对系统非线性特性的适应能力。例如，采用 BP 神经网络构建非线性扰动观测器，通过大量历史数据训练网络，精准识别机械臂关节的非线性摩擦特性，为自适应控制策略提供更准确的扰动补偿，降低模型不确定性带来的误差。

5.2.3 多变量自适应控制策略设计

针对多轴协同系统的耦合问题，设计多变量自适应控制策略，通过构建多输入多输出（MIMO）模型，综合考虑各轴的耦合关系，实现参数的协同调整。例如，在六轴机器人控制中，通过状态空间模型描述各轴之间的动力学耦合，采用多变量梯度下降法同步调整各轴控制参数，避免单一轴调整引发的系统振荡。

结语

在智能制造向深度融合发展的背景下，机电一体化系统作为核心执行载体，其运行稳定性与精度直接决定生产效率与质量。自适应控制策略凭借 “动态适应”“实时优化” 的核心优势，有效解决了智能制造环境中的负载波动、环境干扰、参数漂移等不确定性问题，为机电一体化系统的高性能运行提供了关键技术支撑。本文通过系统建模、控制器设计与仿真验证，证实了自适应控制策略在机械臂定位、电机转速控制等场景中的有效性，同时也指出了当前面临的实时性、非线性适应、多变量耦合等挑战。

未来，随着边缘计算、人工智能、工业物联网技术的持续发展，自适应控制策略将朝着 “智能化、协同化、轻量化” 方向演进：一方面，通过智能算法与自适应控制的深度融合，提升对复杂非线性系统的适应能力；另一方面，通过多变量协同控制与边缘计算的结合，满足多设备协同场景的实时性与稳定性需求。相信通过持续的理论研究与实践验证，自适应控制策略将在智能制造环境下的机电一体化系统中发挥更大价值，为我国制造业的高质量发展提供更强的技术动力。

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