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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(yin)其高(gao)(gao)性(xing)能(neng)(neng)、高(gao)(gao)精度、高(gao)(gao)效(xiao)率的(de)(de)特(te)點廣泛應(ying)用(yong)于(yu)工(gong)業自動化(hua)、電(dian)動汽車、機(ji)器人等領(ling)域。但電(dian)機(ji)運行過程(cheng)中負載擾動的(de)(de)影(ying)響(xiang)以及(ji)電(dian)機(ji)參(can)(can)數的(de)(de)變化(hua)會使得(de)控制器參(can)(can)數不匹配，進而(er)影(ying)響(xiang)系統(tong)性(xing)能(neng)(neng)。因(yin)此，實時(shi)獲取準確的(de)(de)電(dian)機(ji)參(can)(can)數對于(yu)參(can)(can)數自整定(ding)、故障檢測以及(ji)提高(gao)(gao)系統(tong)可靠(kao)性(xing)具有重(zhong)要的(de)(de)研究(jiu)意義(yi)和(he)應(ying)用(yong)價(jia)值。
要實(shi)現高性(xing)能(neng)(neng)伺服(fu)系統(tong)，必須(xu)具備(bei)參數(shu)自整(zheng)定功能(neng)(neng)，使其(qi)能(neng)(neng)夠在線進(jin)行(xing)控(kong)(kong)制器(qi)參數(shu)設(she)計，獲得(de)良好的動(dong)(dong)靜態(tai)性(xing)能(neng)(neng)。而系統(tong)轉動(dong)(dong)慣(guan)(guan)量的變化(hua)將會(hui)影響系統(tong)極(ji)限帶寬，極(ji)限帶寬是(shi)影響速度(du)環PI控(kong)(kong)制器(qi)設(she)計的基本(ben)參數(shu)，實(shi)時(shi)監測系統(tong)轉動(dong)(dong)慣(guan)(guan)量變化(hua)并配合(he)調整(zheng)速度(du)環PI控(kong)(kong)制器(qi)參數(shu)，能(neng)(neng)夠保證系統(tong)始終處(chu)于(yu)良好的運(yun)行(xing)狀態(tai)，這也進(jin)一步推(tui)動(dong)(dong)了伺服(fu)系統(tong)轉動(dong)(dong)慣(guan)(guan)量辨識(shi)技術的發展。
慣量辨(bian)(bian)識(shi)主要(yao)分為(wei)離(li)線辨(bian)(bian)識(shi)和(he)在(zai)線辨(bian)(bian)識(shi)。離(li)線辨(bian)(bian)識(shi)是(shi)指(zhi)安裝在(zai)生(sheng)產設備(bei)中的伺(si)服系統(tong)，按照預定指(zhi)令運行一段時(shi)間，依據(ju)(ju)轉矩(ju)、轉速等(deng)相關數據(ju)(ju)進行計(ji)算，從而(er)得出(chu)系統(tong)慣量值。常(chang)見的離(li)線辨(bian)(bian)識(shi)方(fang)法是(shi)加(jia)減速法，采用正負對稱的三角波或(huo)正弦波等(deng)作為(wei)速度指(zhi)令信號(hao)，根據(ju)(ju)系統(tong)實際響(xiang)應計(ji)算獲得轉動慣量。
采用離(li)線(xian)辨(bian)識(shi)可在(zai)(zai)給定(ding)指令運(yun)行(xing)(xing)周期(qi)結(jie)束(shu)時(shi)獲(huo)得(de)一(yi)個階段性的(de)辨(bian)識(shi)結(jie)果，所得(de)辨(bian)識(shi)結(jie)果準確度高，但應(ying)用場合(he)較為受(shou)限。在(zai)(zai)線(xian)辨(bian)識(shi)則是在(zai)(zai)系統運(yun)行(xing)(xing)過程中，捕捉動(dong)態(tai)信息進行(xing)(xing)計算(suan)(suan)，獲(huo)得(de)實(shi)時(shi)的(de)轉動(dong)慣量，主要有朗道自(zi)(zi)適應(ying)遞(di)(di)推估計、狀態(tai)觀測器估計、模型參考(kao)自(zi)(zi)適應(ying)法、最小二乘遞(di)(di)推（Recursive Least Square, RLS）算(suan)(suan)法、蟻群算(suan)(suan)法等。
文獻[7]采用(yong)離線辨(bian)識的方法，提出一種改進的加減(jian)速法，采用(yong)正(zheng)負(fu)交替(ti)脈沖(chong)為速度信(xin)號，使得電機可以在微振狀態下(xia)進行慣量辨(bian)識，所提方法易于(yu)實現，但辨(bian)識過(guo)程中電機始(shi)終(zhong)運行在給定(ding)電流(liu)限幅下(xia)，易使電機發(fa)熱。
文(wen)獻[9]以運(yun)動(dong)(dong)方程為模(mo)型，提出了一種自適應(ying)觀(guan)測器，采(cai)用朗道自適應(ying)算法，在對誤(wu)差(cha)(cha)及(ji)穩(wen)定性(xing)分(fen)析(xi)的(de)基(ji)礎上，合理選擇參數，實現同時(shi)快速準確的(de)轉動(dong)(dong)慣(guan)量和擾動(dong)(dong)轉矩的(de)辨識(shi)(shi)，并與(yu)控制器相結合提高(gao)了系統動(dong)(dong)態性(xing)能。文(wen)獻[12]采(cai)用蟻群算法，基(ji)于(yu)最小方差(cha)(cha)原理，啟發蟻群朝最優(you)方向聚集，可得到收斂(lian)快、誤(wu)差(cha)(cha)小的(de)轉動(dong)(dong)慣(guan)量辨識(shi)(shi)結果。
文(wen)獻(xian)[13,14]結合負載觀(guan)測(ce)器對(dui)轉(zhuan)動慣量進(jin)行(xing)在線辨識，其中文(wen)獻(xian)[13]采用(yong)(yong)(yong)最小二乘法進(jin)行(xing)迭(die)代(dai)計算(suan)，并(bing)將所(suo)得(de)結果用(yong)(yong)(yong)于(yu)速(su)度環PI控制(zhi)器參數自整定，具(ju)有(you)較強的(de)魯棒性(xing)。文(wen)獻(xian)[14]則采用(yong)(yong)(yong)擴展卡爾(er)曼觀(guan)測(ce)器同時得(de)到(dao)轉(zhuan)動慣量和擾(rao)動轉(zhuan)矩的(de)觀(guan)測(ce)值，針對(dui)杠桿滑(hua)塊機構進(jin)行(xing)受力分析并(bing)得(de)到(dao)等效轉(zhuan)動慣量的(de)計算(suan)公(gong)式，其建模(mo)方法為(wei)工業應用(yong)(yong)(yong)提(ti)供了很好的(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，日系伺服系統同時(shi)具有離線和在(zai)線辨識功(gong)能(neng)，其在(zai)線辨識可直接根據上(shang)位機指令(ling)在(zai)實際生產中應用，自動捕獲暫態過程信息進行慣(guan)量辨識，而國內(nei)產品大多(duo)只具有離線辨識功(gong)能(neng)。
此外(wai)，國內外(wai)現(xian)有(you)的在(zai)線慣量辨識方法仍存(cun)在(zai)兩(liang)個(ge)問題：
①實際應(ying)用場合中(zhong)，存在(zai)(zai)階躍、斜(xie)坡、正弦以(yi)及(ji)插補曲線等(deng)多(duo)種位置和轉(zhuan)速(su)(su)指令(ling)信(xin)號(hao)，若系統(tong)處于低加速(su)(su)度狀態，會增加負載轉(zhuan)矩(ju)的(de)(de)(de)估(gu)計難(nan)度，降(jiang)低轉(zhuan)矩(ju)估(gu)計的(de)(de)(de)準確(que)性。而現有文獻(xian)的(de)(de)(de)在(zai)(zai)線辨識(shi)多(duo)在(zai)(zai)給定(ding)信(xin)號(hao)為(wei)階躍信(xin)號(hao)等(deng)加速(su)(su)度較大的(de)(de)(de)情況(kuang)下(xia)實現，并(bing)未涉及(ji)加速(su)(su)度較小的(de)(de)(de)斜(xie)坡指令(ling)信(xin)號(hao)。
②伺服系統產品在加(jia)載(zai)條件(jian)下的(de)慣(guan)量辨識均存在誤差增大或無法收斂的(de)現象，因而(er)其(qi)普遍的(de)應用(yong)限定條件(jian)為系統負(fu)載(zai)轉(zhuan)矩不(bu)變(bian)或緩慢變(bian)化，其(qi)主要難點在于慣(guan)量辨識需要負(fu)載(zai)轉(zhuan)矩的(de)準確估(gu)計，而(er)負(fu)載(zai)轉(zhuan)矩的(de)估(gu)計又需要實際的(de)轉(zhuan)動(dong)慣(guan)量值，二者(zhe)存在矛盾；
針(zhen)對此研究現狀，本(ben)文提(ti)出(chu)一(yi)種基于變周期遞推最小(xiao)二(er)乘法與卡爾曼(man)觀(guan)測器相(xiang)結合的(de)(de)在(zai)線慣量辨識算(suan)法，該算(suan)法具(ju)有收斂速度快、抗(kang)噪能力強、適用范圍(wei)廣的(de)(de)特點。
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