高速和超高速加工要求數控機床的伺服驅動裝置具有極高的加、減速度性能，而且對伺服精度同樣提出了相當高的要求。高速和高精度是矛盾的，往往難以同時得到滿足，但在直線伺服驅動系統中必須同時得到滿足，這就要求控制系統必須采取有效的控制策略抑制各種擾動。一個成功的控制策略總是基于對對象模型結構基本清楚的認識，從某一具體對象的特性出發，針對產生擾動的不同原因，采取相應的控制技術，實現有效控制。在滿足主要要求的同時，兼顧伺服系統對指令的跟蹤能力和抗干擾能力。在直線進給伺服控制系統中采用的控制策略主要包括：

傳統的控制模式

在對象模型確定、不變化且為線性，操作條件、運動環境不變的情況下，采用傳統控制模式是一種有效的控制方法。傳統的控制模式包括pid反饋控制、解耦控制、smith預估控制算法等。其中pid控制算法是交流伺服電機驅動系統中最基本的控制形式，控制應用廣泛。smith預估計器與控制器并聯，對解決伺服系統中逆變器電力傳輸延遲和速度測量滯后所造成的速度反饋滯后影響十分有效，與其它控制算法結合，可形成更有效的控制策略。

現代控制模式

在高精度微進給的加工領域，必須考慮對象的結構和參數變化、各種非線性的影響、運行環境的改變和干擾等時變和不確定因素，才能得到滿意的控制結果。因此，將現代控制技術應用于直線伺服電機的控制研究得到了控制專家的高度重視。

自適應控制

自適應控制大體可分為模型參考自適應控制和自校正控制兩種類型。模型參考自適應控制是在控制器─控制對象組成的基本回路外，還建立一個由參考模型和自適應機構組成的附加調節電路。自適應機構的輸出可以改變控制器的參數，或對控制對象產生附加的控制作用，使伺服電動機的輸出和參考模型的輸出保持一致。自校正控制的控制回路，由辨識器和控制器設計機構組成，辨識器根據對象的輸入和輸出信號，在線估計對象的參數，并以此估算作為對象的真值送入控制器的設計機構，按設計好的控制規律進行計算，計算結果送人可調控制器，形成新的控制輸出，以補償對象的特性變化。對于直線伺服電機特性參數變化緩慢的一類擾動及其它外界干擾對系統伺服性能的影響，可以采用自適應控制策略加以降低或消除。

滑模變結構控制

滑模變結構控制系統是一類特殊的非線性系統，其非線性表現為控制的不連續，即一種使系統“結構”隨時變化的開關特性。利用不連續的控制規律不斷地變換系統的結構，迫使系統的狀態在預定的空間軌線上運行。最后漸進穩定于平衡點或平衡點允許的領域內，即滑動模態運動。該控制方法的****優點是系統一旦進入滑模狀態，便對控制對象參數及擾動變化不敏感，無需在線辨識與設計，具有完全的自適應性和魯棒性，因而在直線伺服系統中得到了成功的應用。

魯棒控制

針對伺服系統中控制對象模型存在的不確定性（包括模型不確定性、降階近似、非線性的線性化、參數與特性的時變、漂移、外界擾動等），設法保持系統的穩定魯棒性和品質魯棒性。h∞控制是其中較為成熟的方法，該方法是從系統的傳遞函數矩陣出發設計系統，使系統由擾動至偏差的傳遞函數矩陣的h∞范數取極小或小于某一給定值，并據此來設計控制器，對抑制擾動具有良好的效果。http://xfoyo.taobao.com

預見控制

預見控制不但根據當前目標值，而且根據未來目標值及未來干擾來決定當前的控制方案，使目標值與受控量間偏差整體最小。這是屬于全過程控制期間某一評價函數取最小值的****控制理論框架。預見控制伺服系統是在普通伺服系統的基礎上附加了使用未來信息的前饋補償后構成，它能極大地減小目標值與被控制量的相位延遲，從而使預見成為伺服系統真正實用的控制方法。

智能控制模式

對控制對象環境與任務復雜的伺服系統宜采用智能控制方法。模糊邏輯控制、神經網絡和專家控制是當前比較典型的智能控制策略。其中模糊控制器，已有商品化的專用芯片，因其實時性好、控制精度高，在伺服系統中已得到應用。神經網絡從理論上講具有很強的信息綜合能力，在計算速度能夠保證的情況下，可以解決任意復雜的控制問題。但目前缺乏相應的神經網絡計算機的硬件支持，在直線伺服中的應用有待于神經網絡集成電路芯片生產的成熟；而專家控制一般用于復雜的過程控制中，在伺服系統中的研究較少。

數控機床采用直線伺服電機直接驅動進給系統，雖然省去中間變換環節，實現所謂零傳動，系統結構具有更加的合理性，但是作為一種新的應用技術還面臨許多現實的技術難題。諸如控制系統對參數攝動、負載擾動等許多不確定因素的抗干擾問題、直線伺服電機的強制散熱問題、系統快速吸能制動問題及嚴格防塵隔磁措施等，所有這些實際問題有待于進一步解決和技術的進一步完善。

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