随着高速度高精度加工需求日益增长,各类直线电机伺服系统的运动控制备受关注。永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统具有推力大、响应快、精度高等优点,在工业生产中已经得到了广泛应用。针对PMLSM易受参数变化、未建模动态以及摩擦力和推力波动等外部扰动的影响,设计了周期学习扰动观测器(PLDOB)和扩展卡尔曼滤波器(EKF)来分别对系统中的周期性扰动和非周期性扰动进行补偿。首先,阐述了PMLSM的基本结构和工作原理,分析了PMLSM中扰动产生的原因及其对系统控制精度的影响,建立了含有扰动等不确定性因素的PMLSM动态数学模型,阐述了PMLSM伺服系统矢量控制及其坐标变换基本原理,为扰动补偿方案的设计奠定了基础。然后,针对执行重复运动任务的PMLSM伺服系统中存在的周期性扰动,设计了PLDOB进行补偿。利用扰动观测器(DOB)估计初始周期内的扰动,将所估计的扰动作为PLDOB中周期学习律的初始条件,进而校正每个后继周期内的扰动。该扰动补偿方案的创新之处在于:无需设计扰动的数学模型以及模型参数的控制律;直接从扰动的角度设计,将前一周期的估计扰动作为当前周期学习律的初始条件;克服了DOB在扰动补偿方面的局限性。通过系统仿真验证了所提出的扰动补偿方案的有效性。最后,针对实际PMLSM伺服系统中存在的非周期性扰动,并尽可能消除系统质量变化对扰动补偿能力的影响,设计了七阶EKF算法进行补偿。建立了与位移函数相关的扰动模型,作为扰动前馈补偿器,利用七阶EKF估计电机初始位置和变化的质量信息并反映到扰动前馈补偿器中,同时自适应调整扰动模型的系数,以实现扰动模型与实际扰动的同步,达到对系统变质量估计和扰动补偿的目的。系统仿真结果证明了七阶EKF算法的收敛性及其补偿系统非周期性扰动的有效性与可行性。