随着工业4.0的持续推进及面向个性化定制的制造业不断升级,伺服系统需面临日益复杂的控制任务。另一方面,由于受到功率限制,单电机系统很难满足大惯量负载的要求。而双电机系统则因为其高功率、大惯量、高控制性能等优势可应用到不同的场合,满足了特殊工况的较高要求。特别是对于一些大惯量系统,研究如何控制双电机系统的高速、高精度、高同步性运转是有必要的。如今,相关研究已取得一些实质性的成果,但针对多电机机械齿隙、低速非线性摩擦、高阶系统全状态约束等问题,双电机伺服系统高性能控制方法仍需要更深入研究以及讨论。本文针对双电机伺服系统,结合神经网络控制、模糊逻辑系统与自适应控制等方法,推导设计基于反步法的系统高性能跟踪及同步控制器,给出相关的控制方案,结合李雅普诺夫稳定性理论分析不同情况下系统的稳定性。主要工作归纳如下:1.针对考虑扰动力矩的双电机伺服系统,设计基于命令滤波反步法的积分滑模控制方法。该方法可有效避免“计算爆炸”问题的产生,同时通过误差补偿机制减小产生的滤波误差,提高系统伺服精度。在命令滤波反步法推导过程中设计每一个子系统的积分滑模面,并在控制律中引入饱和函数,由此减小系统稳态误差,降低抖振现象。采用自适应控制估计和补偿干扰力矩,降低干扰力矩对双电机系统的影响,提高抗干扰性。借助李亚普诺夫函数推导出系统的控制律和自适应律,选取恰当的控制律参数、自适应律参数,系统误差收敛到原点的小邻域内。2.针对同时考虑齿隙和摩擦非线性的双电机系统,设计基于命令滤波反步法的自适应模糊控制器。采用模糊逻辑系统逼近系统中的Lu Gre摩擦非线性,并结合自适应控制给出系统的自适应律,降低负载侧和电机侧摩擦现象对系统控制精度的影响。此外,对传动结构的非线性齿隙模型进行分析,把齿隙考虑成线性环节和有界干扰的结合函数,便于系统控制器设计与稳定性分析。通过设计李雅普诺夫函数推导出系统的控制器,并证明系统的稳定性。3.针对考虑全状态约束和非对称死区的双电机伺服系统,研究基于命令滤波反步法的自适应神经网络控制。对于非对称死区模型不可微的问题,采用光滑可导的死区函数近似表示,并利用神经网络控制逼近其中的非线性函数,以此提高系统控制精度。对于双电机系统的全状态约束问题,采用时变障碍李雅普诺夫函数确保系统状态在约束条件内,并根据该函数推导出系统的输入控制律和自适应律,同时证明系统的稳定性。