电机推广方案

1. 电动机的设计方案

这关系到设计方案 不会有人回答你的问题的

2. 永磁同步电机的控制策略

1 引言
近年来，随着电力电子技术、微电子技术、新型电机控制理论和稀土永磁材料的快速发展，永磁同步电动机得以迅速的推广应用。与传统的电励磁同步电机相比，永磁同步电机,特别是稀土永磁同步电机具有损耗少、效率高、节电效果明显的优点。永磁同步电动机以永磁体提供励磁，使电动机结构较为简单，降低了加工和装配费用，且省去了容易出问题的集电环和电刷，提高了电动机运行的可靠性；又因无需励磁电流，没有励磁损耗，提高了电动机的效率和功率密度，因而它是近几年研究较多并在各个领域中应用越来越广泛的一种电动机。在节约能源和环境保护日益受到重视的今天，对其研究就显得非常必要。因此。这里对永磁同步电机的控制策略进行综述，并介绍了永磁同步电动机控制系统的各种控制策略发展方向。
2 永磁同步电动机的数学模型
当永磁同步电动机的定子通入三相交流电时，三相电流在定子绕组的电阻上产生电压降。由三相交流电产生的旋转电枢磁动势及建立的电枢磁场，一方面切割定子绕组，并在定子绕组中产生感应电动势；另一方面以电磁力拖动转子以同步转速旋转。电枢电流还会产生仅与定子绕组相交链的定子绕组漏磁通，并在定子绕组中产生感应漏电动势。此外，转子永磁体产生的磁场也以同步转速切割定子绕组。从而产生空载电动势。为了便于分析，在建立数学模型时，假设以下参数：①忽略电动机的铁心饱和；②不计电机中的涡流和磁滞损耗；③定子和转子磁动势所产生的磁场沿定子内圆按正弦分布，即忽略磁场中所有的空间谐波；④各相绕组对称，即各相绕组的匝数与电阻相同，各相轴线相互位移同样的电角度。
在分析同步电动机的数学模型时，常采用两相同步旋转(d，q)坐标系和两相静止(α，β)坐标系。图1给出永磁同步电动机在(d，q)旋转坐标系下的数学模型。
(1)定子电压方程为：
式中：r为定子绕组电阻；p为微分算子，p=d/dt；id，iq为定子电流；ud，uq为定子电压；ψd，ψq分别为磁链在d，q轴上的分量；ωf为转子角速度(ω=ωfnp)；np为电动机极对数。
(2)定子磁链方程为：
式中：ψf为转子磁链。
(3)电磁转矩为：
式中：J为电机的转动惯量。
若电动机为隐极电动机，则Ld=Lq，选取id，iq及电动机机械角速度ω为状态变量，由此可得永磁同步电动机的状态方程式为：
由式(7)可见，三相永磁同步电动机是一个多变量系统，而且id，iq，ω之间存在非线性耦合关系，要想实现对三相永磁同步电机的高性能控制，是一个颇具挑战性的课题。
3 永磁同步电动机的控制策略
任何电动机的电磁转矩都是由主磁场和电枢磁场相互作用产生的。直流电动机的主磁场和电枢磁场在空间互差90°，因此可以独立调节；交流电机的主磁场和电枢磁场互不垂直，互相影响。因此，长期以来，交流电动机的转矩控制性能较差。经过长期研究，目前的交流电机控制有恒压频比控制、矢量控制、直接转矩控制等方案。
3．1 恒压频比控制
恒压频比控制是一种开环控制。它根据系统的给定，利用空间矢量脉宽调制转化为期望的输出电压uout进行控制，使电动机以一定的转速运转。在一些动态性能要求不高的场所，由于开环变压变频控制方式简单，至今仍普遍用于一般的调速系统中，但因其依据电动机的稳态模型，无法获得理想的动态控制性能，因此必须依据电动机的动态数学模型。永磁同步电动机的动态数学模型为非线性、多变量，它含有ω与id或iq的乘积项，因此要得到精确的动态控制性能，必须对ω和id，iq解耦。近年来，研究各种非线性控制器用于解决永磁同步电动机的非线性特性。
3．2 矢量控制
高性能的交流调速系统需要现代控制理论的支持，对于交流电动机，目前使用最广泛的当属矢量控制方案。自1971年德国西门子公司F．Blaschke提出矢量控制原理，该控制方案就倍受青睐。因此，对其进行深入研究。
矢量控制的基本思想是：在普通的三相交流电动机上模拟直流电机转矩的控制规律，磁场定向坐标通过矢量变换，将三相交流电动机的定子电流分解成励磁电流分量和转矩电流分量，并使这两个分量相互垂直，彼此独立，然后分别调节，以获得像直流电动机一样良好的动态特性。因此矢量控制的关键在于对定子电流幅值和空间位置(频率和相位)的控制。矢量控制的目的是改善转矩控制性能，最终的实施是对id，iq的控制。由于定子侧的物理量都是交流量，其空间矢量在空间以同步转速旋转，因此调节、控制和计算都不方便。需借助复杂的坐标变换进行矢量控制，而且对电动机参数的依赖性很大，难以保证完全解耦，使控制效果大打折扣。
3．3 直接转矩控制
矢量控制方案是一种有效的交流伺服电动机控制方案。但因其需要复杂的矢量旋转变换，而且电动机的机械常数低于电磁常数，所以不能迅速地响应矢量控制中的转矩。针对矢量控制的这一缺点，德国学者Depenbrock于上世纪80年代提出了一种具有快速转矩响应特性的控制方案，即直接转矩控制(DTC)。该控制方案摒弃了矢量控制中解耦的控制思想及电流反馈环节，采取定子磁链定向的方法，利用离散的两点式控制直接对电动机的定子磁链和转矩进行调节，具有结构简单，转矩响应快等优点。DTC最早用于感应电动机，1997年L Zhong等人对DTC算法进行改造，将其用于永磁同步电动机控制，目前已有相关的仿真和实验研究。
DTC方法实现磁链和转矩的双闭环控制。在得到电动机的磁链和转矩值后，即可对永磁同步电动机进行DTC。图2给出永磁同步电机的DTC方案结构框图。它由永磁同步电动机、逆变器、转矩估算、磁链估算及电压矢量切换开关表等环节组成，其中ud，uq，id，iq为静止(d，q)坐标系下电压、电流分量。
虽然，对DTC的研究已取得了很大的进展，但在理论和实践上还不够成熟，例如：低速性能、带负载能力等，而且它对实时性要求高，计算量大。
3．4 解耦控制
永磁同步电动机数学模型经坐标变换后，id，iq之间仍存在耦合，不能实现对id和iq的独立调节。若想使永磁同步电动机获得良好的动、静态性能，就必须解决id，iq的解耦问题。若能控制id恒为0，则可简化永磁同步电动机的状态方程式为：
此时，id与iq无耦合关系，Te=npψfiq，独立调节iq可实现转矩的线性化。实现id恒为0的解耦控制，可采用电压型解耦和电流型解耦。前者是一种完全解耦控制方案，可用于对id，iq的完全解耦，但实现较为复杂；后者是一种近似解耦控制方案，控制原理是：适当选取id环电流调节器的参数，使其具有相当的增益，并始终使控制器的参考输入指令id*=O，可得到id≈id*=0，iq≈iq*o，这样就获得了永磁同步电动机的近似解耦。图3给出基于矢量控制和id*=O解耦控制的永磁同步电动机
调速系统框图。
虽然电流型解耦控制方案不能完全解耦，但仍是一种行之有效的控制方法，只要采取较好的处理方式，也能得到高精度的转矩控制。因此，工程上使用电流型解耦控制方案的较多。然而，电流型解耦控制只能实现电动机电流和转速的静态解耦，若实现动态耦合会影响电动机的控制精度。另外，电流型解耦控制通过使耦合项中的一项保持不变，会引入一个滞后的功率因数。
4 结语
上述永磁同步电动机的各种控制策略各有优缺点，实际应用中应当根据性能要求采用与之相适应的控制策略，以获得最佳性能。永磁同步电动机以其卓越的性能，在控制策略方面已取得了许多成果，相信永磁同步电动机必然广泛地应用于国民经济的各个领域。

3. 如何做产品推广！！！

沈阳云尚科技决定有效市场推广的关键因素主要包括以下几个方面。 ­
第一是：市场调查与分析。 ­
战争取胜的第一步就是情报。即各种作战的有用信息。在与对手对垒战斗时，很难想象不了解对手就能做出正确决策的。为保证战争的胜利，在战争中所有对手都不惜动用各种手段，获取竞争情报。今天，获取情报的手段也越来越多样化。分工越来越细致。古人云：知己知彼，才能百战不殆。营销也是如此。如何进行信息的收集与整理？在市场推广中就体现在市场调查的重要性。哪些信息是企业应该收集的，对企业的营销有影响？我把它基本归纳为四个方面：一、企业自身的信息（知己），二、竞争对手的信息（知彼），三、合作伙伴的信息（客户、物流）、四、顾客、市场的信息（终端顾客、消费者）。对自己的信息企业可能比较清楚，但对于对手的信息企业自己能了解多少？对手的信息包括哪些？这些信息通过什么途径获得？如何获得？这就要营销人员掌握市场调查与分析的技巧。重视市场调查与分析，不能不去调查和了解，就采取闭门造车的营销策略。这在许多知名企业中都有失败的案例和教训。为什么许多看起来创意很好的广告没有销售力？为什么许多非常俗气的广告却有生命力？这都是企业缺乏市场调研，凭自己主观的判断，对消费者需求理解偏差造成的。因此，我们一定要通过市场调查来了解消费者的想法，了解对手的想法，了解经销商、客户的想法，而不能关起门来自己想方法。没有调查就没有发言权。当初毛泽东不是对农民的想法做过详细的调查，也不可能把马克斯主义在中国推广成功，实现革命的伟大胜利。 ­
第二：有效的产品规划与管理。
决定战争胜利主要因素之一是武器装备。武器的先进性历来是战争取胜的重要因素，但不是绝对因素。历史上也有许多以弱胜强的经典案例。但在近期美国对伊拉克的战争中，先进的武器是美国胜利的最主要因素。市场推广中更讲究产品的因素。产品是有效推广的重要武器，是营销4P的重要一环。有效的产品营销策略组合即产品线设计，能够有效的打击竞争对手，提高企业赢利能力的有效武器。产品策略组合应包括：如何提高企业自身产品的技术研法与应用？如何进行产品概念的提炼与包装？如何调整产品销售结构与组合？企业生存的目的是赢利。提高企业赢利的方法：一是产品价格卖的比对手高，二是企业效率比对手高，成本控制比对手要好，三是产品销售结构组合要好。营销与销售的根本区别是：销售是把产品卖出去。营销是持续的把价格卖上去。如何把自己产品的价格卖的比对手高，就需要有效的市场推广，进行有效的产品组合。 ­
第三、终端建设与人员管理。
在战争中，曾有天时、地利、人和等三大关键要素。常言说：天时不如地利、地利不如人和。选择作战的时机很重要，但占据有利的地形和阵地更重要。在市场推广中，终端建设就象抢阵地。要占据有利地形，位置。修筑工势。终端是实施营销战争的阵地，要想消灭对手就要占领有利的阵地，消灭对手的有生力量。体现在终端就是要比对手卖的多。多进一个球，对手就会少进一个球。人员管理体现在市场推广中的兵力较量。胜利的因素取决于兵力的多少、素质高低、技能、领导、士气、团队精神等。兵法原理：要想保持领先对手，必须大于对手1.7倍兵力，才能取得绝对优势。因此，在终端建设中，国产手机、家电等企业在战争初期，分析自己在产品、技术方面的劣势，都是采取了在终端增加促销人员，进行人海战术才打败了外资品牌企业。如今在渠道同质化、产品同质化严重的竞争情况下，终端成为新的竞争点。越来越受到企业的重视，这就是终端的力量。 ­
第四、促销活动策划与宣传，即营销的战术。
战争讲究战略和战术，战略是营销的方针，战术就是如何去做。营销4P中产品、价格、渠道、促销。前三个方面都可以归纳为战略。只有通过促销手段，才能促进战略的实施与执行。促销涉及产品、价格、渠道等几方面。促销活动就如同战争打仗。首先要制定作战口号。师出有名，要有统一的主题。第二要占据有利地形，选者最好的卖场，抢占最好的位置。第三，集中兵力，以绝对优势兵力压倒对手。第四、产品组合到位，武器装备精良。第五、资源配备到位，广告宣传到位，合理投放资源，武器装备。有效的市场推广也是如此。通过学习有效的市场推广，我们会发现，打胜仗其实很简单。只要学会掌握市场推广的技巧和要领，了解营销战争的本质。强化在工作中的执行力。一定能超越对手。 ­

4. 谁懂电机控制，给出个详细方案呗，用什么控制系统呢

给你一点参考吧针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制1.1永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。1.2反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型2.1GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。2.2等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制3.1PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）这是另一篇摘要：针对永磁同步电动机非线性动态数学模型，采用直接反馈线性化控制，建立闭环系统的输入-输出模型，通过线性化模型来设计控制器，该方法简单适用；同时，为了克服此反馈线性化控制对模型要求精确化这一不足，文中提出了基于灰色理论的不确定预测器，它能在线预测永磁同步电机的不确定因素并相应的调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的动态性能。仿真结果表明，该方法对永磁同步电机速度控制具有很好的跟踪性能和鲁棒性能。关键词：灰色理论预测反馈线性化永磁同步电动机-liang1,2，ZhaoGuang-zhou1，YanWei-can2（1.,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027,China2.Wolongholdinggroupco.,LTD,Shangyu312300,China）Abstract:.Andaclosedloopinput-outputsystemisbuilted...,.’sdynamicperformance..Keywords:GreyTheroy，Prediction，FeedbackLinearization，PMSM永磁同步电动机（PMSM）以其优良的性能在伺服控制系统获得了广泛的应用。在永磁同步电动机的控制中，由于转子转速和定子电流的非线性耦合使得系统具有很强的非线性，特别在系统存在不确定性时，这种非线性使得系统难于达到高精度伺服。在永磁同步电动机运行过程中，电机的定子电阻、粘滞摩擦系数和负载转矩都可能发生很大的变化，这些参数的变化必然影响到系统的伺服精度。为了解决永磁同步电动机精确伺服控制问题，当前采用的非线性控制方法主要有变结构控制、微分几何和无源性理论等。近十几年来，基于反馈线性化思想的非线性控制理论获得很大进展，通过坐标变换与状态反馈，可以把非线性系统化为线性系统。直接反馈线性化（DFL）是基于系统输入-输出描述的一种反馈线性化方法，已成功解决了多种非线性控制问题。直接反馈线性化的优点是所用数学工具简单，物理概念清晰，便于掌握。但它存在着一个明显的不足，当系统参数发生变化时，系统的非线性不能完全转换为线性，从而引起误差。1982年，邓聚龙教授提出了灰色理论[1]，它成功的应用在许多生产过程中。随着灰色理论的不断完善、微处理器的不断发展，灰色理论在控制领域的应用也越来越广泛。文中提出灰色不确定预测器来在线预测永磁同步电动机不确定因素，并相应调整反馈线性化控制法则，从而提高了系统的性能。该方法克服了反馈线性化对模型精确化要求的不足及抑制不确定因素对系统的干扰，达到了预期的控制效果。1、永磁同步电动机反馈线性化控制1.1永磁同步电机数学模型采用表面式的永磁同步电动机，其基于同步旋转转子坐标的模型[2]如下：其中：其中，是轴定子电压；是轴定子电流；R是定子电阻；L是定子电感；TL是负载转矩；J是转动惯量；B是粘滞磨擦系数；P是极对数；ω是转子机械角速度；Φf是永磁磁通。1.2反馈线性化控制为了实现系统的解耦，避免出现零动态系统问题[3]，选择ω,id为系统的输出，定义新的系统输出变量为：对式（2）进行求导,得：当时，线性控制法则为:其中,是新的线性系统的输入矢量，它可以按照线性系统极点配置理论来设计状态反馈控制为：反馈线性化控制通过对输出变量进行李微分，得到所需的的坐标变换和非线性系统状态反馈，实现了永磁同步电机非线性系统的解耦，通过线性理论来设计控制器，设计参数简单，具有一定的速度跟踪性能。同时，从上面推导看出，反馈线性化是一种基于精确数学模型的反馈线性化，当系统参数发生变化或负载不确定时，系统的非线性因素不能完全取消，可能会因此引起误差。文献[8]针对负载的不确定性，提出负载观测器来结合反馈线性化控制来补偿负载变化对系统的影响。下一节结合灰色预测来在线预测永磁同步电机的定子电阻、粘滞磨擦系数、负载变化等不确定因素，调整反馈线性化控制法则，提高系统控制的精度。2、灰色预测模型2.1GM建模方法灰色模型建模理论，它不同于常规的建模方法，它不是通过随机过程产生的数据序列按统计规律或先验规律来处理，而是将其视作在一定幅值范围、一定时区变化的灰色量。通过对原始数据的整理（又称数的生成）来寻找数的规律。因此灰色模型（GM）实际上是针对生成数列的建模。GM建模的步骤[4]，采用一阶、单变量的GM（1，1）模型作为预测模型，其白化方程为：其中a为模型的发展系数，u为灰色输入，为辩识参数。其基本思路：首先对采集的原始数列进行累加（AGO），得到一有规律存指数递增的生成数列，利用生成的数列，使用最小二乘法来辩识参数a,u，并可以得到生成数列的预测值，这样，就可以进行逆累加（IAGO），得到原始数列的预测值。其预测算法为：GM（1,1）模型的精度与用来建模的原始数列的取舍有关。为了不断把相继进入系统的扰动考虑进去，GM（1,1）要将每一个新得到的数据送入X（0）中，重建GM（1，1），重新预测，这便是新息模型，但这种新息模型随着时间的推移，信息越来越多，存贮量不断增大，运算量也不断增加，这既不适合工业过程控制对实时性，快速性的要求，而且老数据的信息会随时间推移而降低，甚至淹没新的有效信息。因此，在每补充一个新信息的同时去掉一个老信息，以便在滚动建模时维持数据个数不变，这就是等维新息滚动模型。2.2等维新息滚动模型设系统h时刻的采样值为，并与此前的m-1个采样数据形成序列,由此m个数据经由灰色预测模型得到超前一步预测式：k1步预测为：则:上式即为等维新息滚动预测算法，式中h为采样时刻，m为建模维数，a,u为h时刻辨识所得的参数，k1为预测步数。一般来说，建模维数选取m=5。3、灰色预测反馈线性化控制3.1PMSM灰色预测反馈线性化算法考虑系统的不确定因素，重写方程（1）其中：式中是正常条件时的参数，定义不确定因素：同样，选择ω，id为系统的输出，则由直接反馈线性化控制法则得实际控制量：式中,它是不确定因素块，由式（12）、（13）可以看出如果能预测不确定因素块的值，实时调整反馈线性化控制法则，就能使非线性系统完全转换为线性系统，实现系统的解耦。由式（10）、（11）进行离散化，得：式（14、15）中预测序列可由灰色等维新息滚动模型（9）得到：其中：a,u为k时刻转速辨识所得的参数；aa,uu为k时刻电流辨识所得的参数；3.2系统仿真结果永磁同步电动机灰色预测反馈线性化控制框图，如图1所示。通过调整参数k1,k2,k3使系统达到满意的配置点。永磁同步电机参数为定子电阻R=0.56Ω，定子电感L=0.0153H，永磁磁通Φf=0.82Wb，极对数P=3。图1系统控制框图在仿真时用直接反馈线性化（即W=0）来作为对比。（1）在t=5s时，负载干扰：；如图2所示，图的上方表示速度跟踪给定方波转速n，图的下方表示速度跟踪误差E。图2负载变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线（2）在t=5s时，参数变化：；如图3所示。图3电机参数变化的反馈线性化跟踪响应及误差曲线从图2，图3可以看出，当系统存在负载变化或电机参数变化等不确定因素影响时，系统的跟踪性能变差。现在，在以上相同条件下用灰色反馈线性化控制方法来控制转速。仿真结果如图4，5所示。其中图4为负载变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中，可以看出在t=5s，电机速度有轻微的波动，但很快电机又能跟踪速度给定。图（5）为电机参数变化时利用灰色反馈线性化控制方法实现的速度响应和跟踪误差曲线，从图中同样可以看出在使用灰色反馈线性化方法减小了跟踪误差。因此灰色反馈线性化控制方法具有对系统参数，负载等不确定因素的鲁棒性能。图4负载变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线图5电机参数变化的灰色反馈线性化跟踪响应及误差曲线4、结论本文提出的灰色预测反馈线性化控制算法，它具有一定的鲁棒性及快速的跟踪能力，并减少了算法的复杂性。另外，灰色理论还能与模糊控制、神经网络控制等算法相结合，改善系统性能，提高控制精度。