技術前言之伺服系統轉動慣量辨識的新算法

返回列表 來源：發布(bu)日期： 2019.05.21

技術前言之伺服系統轉動慣量辨識的新算法

交流伺服系統因其高(gao)性能(neng)(neng)、高(gao)精(jing)度(du)、高(gao)效率的(de)(de)特點廣泛應(ying)用于(yu)(yu)工業自動化(hua)、電(dian)動汽車(che)、機(ji)器人等領域。但電(dian)機(ji)運(yun)行過(guo)程(cheng)中負載擾動的(de)(de)影(ying)響以及(ji)電(dian)機(ji)參數(shu)(shu)的(de)(de)變化(hua)會使得控(kong)制器參數(shu)(shu)不匹配(pei)，進而影(ying)響系(xi)統性能(neng)(neng)。因此，實(shi)時獲取準確(que)的(de)(de)電(dian)機(ji)參數(shu)(shu)對于(yu)(yu)參數(shu)(shu)自整定、故障檢測以及(ji)提高(gao)系(xi)統可靠性具有重要的(de)(de)研(yan)究意義和應(ying)用價值。

要實(shi)現高性能伺服系(xi)統(tong)(tong)，必須(xu)具(ju)備參(can)數自整定(ding)功能，使其能夠在(zai)線(xian)進(jin)行控制(zhi)器參(can)數設(she)計(ji)，獲得(de)良好(hao)的動(dong)(dong)靜態性能。而系(xi)統(tong)(tong)轉(zhuan)(zhuan)動(dong)(dong)慣量的變化將會影(ying)響(xiang)系(xi)統(tong)(tong)極限(xian)帶寬(kuan)，極限(xian)帶寬(kuan)是(shi)影(ying)響(xiang)速(su)度(du)環(huan)PI控制(zhi)器設(she)計(ji)的基本參(can)數，實(shi)時監測系(xi)統(tong)(tong)轉(zhuan)(zhuan)動(dong)(dong)慣量變化并配合調(diao)整速(su)度(du)環(huan)PI控制(zhi)器參(can)數，能夠保證系(xi)統(tong)(tong)始終處于良好(hao)的運行狀態，這也進(jin)一步推動(dong)(dong)了(le)伺服系(xi)統(tong)(tong)轉(zhuan)(zhuan)動(dong)(dong)慣量辨(bian)識技術的發展。

  慣(guan)量辨(bian)識主要分為離(li)線(xian)辨(bian)識和在線(xian)辨(bian)識。離(li)線(xian)辨(bian)識是(shi)指(zhi)(zhi)安裝(zhuang)在生產設備中的伺服系統(tong)，按(an)照預定(ding)指(zhi)(zhi)令(ling)運(yun)行一段時間(jian)，依據轉(zhuan)矩、轉(zhuan)速(su)等相關數據進行計算，從而(er)得出系統(tong)慣(guan)量值。常見的離(li)線(xian)辨(bian)識方法(fa)是(shi)加減速(su)法(fa)，采用(yong)正負對稱的三角波或正弦波等作為速(su)度指(zhi)(zhi)令(ling)信(xin)號，根據系統(tong)實際響(xiang)應(ying)計算獲得轉(zhuan)動慣(guan)量。

采用離線(xian)辨識(shi)可在(zai)給定指令運行周(zhou)期結束時獲得(de)一個階段性的辨識(shi)結果，所得(de)辨識(shi)結果準確度(du)高，但應用場(chang)合較為受(shou)限。在(zai)線(xian)辨識(shi)則是在(zai)系(xi)統運行過(guo)程中(zhong)，捕捉動態信(xin)息進(jin)行計(ji)算(suan)，獲得(de)實時的轉動慣量(liang)，主要有朗道自適應遞推估計(ji)、狀態觀測(ce)器估計(ji)、模型參(can)考自適應法、最(zui)小二(er)乘(cheng)遞推（Recursive Least Square, RLS）算(suan)法、蟻(yi)群算(suan)法等。

文獻[7]采用離線辨識(shi)的(de)方(fang)法(fa)，提出一種改進(jin)的(de)加(jia)減速法(fa)，采用正負交替脈沖(chong)為速度信號，使得電機(ji)可以在(zai)微振狀態下(xia)進(jin)行慣量辨識(shi)，所提方(fang)法(fa)易于實現(xian)，但(dan)辨識(shi)過程中電機(ji)始(shi)終運行在(zai)給定電流限(xian)幅下(xia)，易使電機(ji)發熱。

文(wen)獻[9]以(yi)運動(dong)方(fang)程(cheng)為模型(xing)，提出(chu)了一種自適(shi)應觀測器(qi)，采(cai)用(yong)朗道自適(shi)應算法(fa)，在對(dui)誤差及(ji)穩定性分析的(de)基礎上，合理選擇參數，實(shi)現同(tong)時快速準確的(de)轉(zhuan)動(dong)慣(guan)量和擾動(dong)轉(zhuan)矩的(de)辨識，并與控制(zhi)器(qi)相(xiang)結(jie)合提高了系統(tong)動(dong)態性能。文(wen)獻[12]采(cai)用(yong)蟻群算法(fa)，基于最小方(fang)差原理，啟發蟻群朝最優方(fang)向聚集，可得到收(shou)斂快、誤差小的(de)轉(zhuan)動(dong)慣(guan)量辨識結(jie)果。

文獻(xian)(xian)[13,14]結合負載觀(guan)測器(qi)對轉(zhuan)動慣(guan)(guan)量(liang)進(jin)行在(zai)線辨識(shi)，其(qi)中文獻(xian)(xian)[13]采(cai)用(yong)最小二乘法進(jin)行迭(die)代計算，并(bing)將(jiang)所得結果用(yong)于速度環PI控制器(qi)參數自整定(ding)，具有較強的(de)魯棒性(xing)。文獻(xian)(xian)[14]則采(cai)用(yong)擴展(zhan)卡爾曼觀(guan)測器(qi)同時得到(dao)轉(zhuan)動慣(guan)(guan)量(liang)和擾(rao)動轉(zhuan)矩(ju)的(de)觀(guan)測值，針對杠桿滑塊(kuai)機構進(jin)行受力分(fen)析并(bing)得到(dao)等(deng)效轉(zhuan)動慣(guan)(guan)量(liang)的(de)計算公式，其(qi)建模(mo)方(fang)法為工(gong)業(ye)應用(yong)提供了(le)很好(hao)的(de)示例。

以上文獻對于慣量辨識算法都進行了充分的研究和優化，但大多局限于理想的實驗條件，對于實際應用考慮仍有欠缺之處。目前在商用伺服產品領域，日系伺服系統同(tong)時具(ju)(ju)有離(li)線和在(zai)線辨(bian)識(shi)功能，其在(zai)線辨(bian)識(shi)可直接根據(ju)上(shang)位機指令在(zai)實(shi)際生產中應用(yong)，自動捕獲(huo)暫(zan)態(tai)過程信息進行慣量辨(bian)識(shi)，而國內產品大多只具(ju)(ju)有離(li)線辨(bian)識(shi)功能。

此外，國內外現有的在線慣量辨識方法仍存(cun)在兩個問題：

①實際應用(yong)場合中(zhong)，存在(zai)階(jie)躍(yue)、斜坡(po)(po)、正弦以(yi)及插補曲(qu)線等多(duo)種位置和轉速指(zhi)令信(xin)(xin)號(hao)，若系統處(chu)于低加速度(du)(du)狀態，會(hui)增加負載轉矩的(de)估(gu)計(ji)難度(du)(du)，降低轉矩估(gu)計(ji)的(de)準確性。而(er)現有文獻的(de)在(zai)線辨識多(duo)在(zai)給定信(xin)(xin)號(hao)為階(jie)躍(yue)信(xin)(xin)號(hao)等加速度(du)(du)較大(da)的(de)情況(kuang)下實現，并未涉(she)及加速度(du)(du)較小的(de)斜坡(po)(po)指(zhi)令信(xin)(xin)號(hao)。

②伺服系統產品在加載條(tiao)件(jian)下的慣(guan)量辨識(shi)均存在誤(wu)差增大或無法(fa)收斂的現象，因而其普遍(bian)的應用限定(ding)條(tiao)件(jian)為(wei)系統(tong)負載轉(zhuan)(zhuan)矩(ju)(ju)不變或緩慢變化，其主要難點(dian)在于慣(guan)量辨識(shi)需要負載轉(zhuan)(zhuan)矩(ju)(ju)的準確估計，而負載轉(zhuan)(zhuan)矩(ju)(ju)的估計又需要實際的轉(zhuan)(zhuan)動(dong)慣(guan)量值，二者存在矛盾；

; 針對此研究現狀，本文提出一種基于變周(zhou)期(qi)遞推最小二乘法(fa)與卡爾曼觀測器相(xiang)結合的在線慣量辨(bian)識算法(fa)，該(gai)算法(fa)具有(you)收斂(lian)速(su)度快、抗噪能力(li)強、適(shi)用范圍廣的特點。

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