除了电机控制里经常使用的经典PID控制方法，目前还存在几种常用的优化控制算法在这里给大家普及一下，明白它们的大概原理及相互之间的区别。
目录：
1、经典PID控制
2、模糊控制
3、滑膜变结构控制
这个相信大家都很熟悉了，就不用我多解释了吧。
简单地说：根据给定值和实际输出值构成控制误差，将误差分别乘以比例、积分和微分系数构成控制量，去控制系统的控制对象。
缺点：传统的PID控制器对参数敏感，只有当控制器参数适合被控系统时，才能获得较好的性能。无刷直流电机是一个多变量的非线性系统，传统PID控制下的调速系统，如果系统状态改变，PID的参数也要改变。因此传统PID控制器的动态性能较差，会导致电机速度相应较慢、控制精度低、很难保证良好的调速效果。
也就是说，在系统中，PID的参数在系统运行前就设定好了，不具有在线整定功能。如果这时候系统状态发生了改变，PID参数还是原来那几个的话，就会对系统的精准控制造成影响，即所谓的，动态性能较差。
定义：模糊控制算法是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制算法，它不需要精确的数学模型，同时还可以简单有效的处理系统的非线性问题，因此可以提高控制系统的稳定性和鲁棒性。
模糊PID控制器是将模糊算法与PID控制参数的自整定相结合的一种控制算法。可以说是模糊算法在PID参数整定上的应用。
一个模糊控制器主要是由模糊化，模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库（包括数据库和规则库）构成的。
模糊PID控制器原理图
模糊PID控制器原理如图所示，根据输入偏差e和偏差变化率ec经推理输出PID修正参数(ΔKP、ΔKI、ΔKD)，完成对PID控制器比例、积分和微分这三个参数的在线自整定，控制信号由PID控制器产生，控制信号通过驱动器驱动电机运转，电机的速度信号通过霍尔传感器反馈至控制器，完成速度闭环控制。
模糊控制器由三部分组成： 1 根据隶属度函数，对输入量、输出量进行模糊化(分段) 2 根据模糊规则进行模糊推理，得到输出量的隶属度 3 根据输出量的隶属度，进行反模糊化，得到准确的输出量
滑膜变结构控制本质上是一类特殊的非线性控制，其非线性表现为控制的不连续性，这种控制策略与其他控制的不同之处在于系统的“结构”并不固定，而是可以在动态过程中根据系统当前的状态（如偏差及其各阶导数等）有目的地不断变化，迫使系统按照预定“滑动模态”的状态轨迹运动。
由于滑动模态可以进行设计且与对象参数及扰动无关，这就使得变结构控制具有快速响应、对参数变化及扰动不敏感、无需系统在线辨识，物理实现简单等优点。
该方法的缺点在于当状态轨迹到达滑膜面后，难于严格地沿着滑膜面向着平衡点滑动，而是在滑膜面两侧来回穿越，从而产生颤动，即抖振问题。
说实话，没看太明白具体是咋实现的，以后有机会再深入学习！
未完待续...
感谢指导！
