基于AKO-RLS的交流伺服系统惯量在线辨识算法

发布时间：2020-11-11 22:08

　　 随着科技的发展以及工业自动化进步的需求,交流伺服系统逐渐成为工业生产中必不可少的执行设备,其性能的优劣直接决定自动化加工的精度和效率。在伺服系统运行过程中,未知干扰及参数变化引起的控制器参数不匹配,易造成系统性能下降甚至影响其稳定性,因此,实时有效的辨识系统参数并对控制器参数进行修正,对于增强系统稳定性具有重要意义。在影响伺服系统的诸多参数中,系统转动惯量限制着伺服系统速度环带宽,同时也是速度环控制器设计的基本参数,因此,系统惯量的准确辨识对于系统性能改善有着至关重要的作用。本文提出一种针对交流伺服系统的惯量在线辨识算法。首先,将系统运动学方程进行离散化,选择可以在含白噪声的系统中获取参数无偏估计的递推最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法构建系统转动惯量的递推公式。考虑到转动惯量与负载转矩的强耦合关系,在构建辨识算法的同时,根据卡尔曼滤波器原理设计负载转矩观测器,将卡尔曼观测器(Kalman Observer,KO)所得负载转矩送入转动惯量递推公式中,使得算法能够在加载条件下有效辨识。接下来针对卡尔曼观测器中的协方差矩阵设计相应的自适应律,在实验过程中可免去对于协方差参数的调试,利用得到的自适应卡尔曼观测器(Adaptive Kalman Observer,AKO)进行负载转矩观测,同时进行仿真和实验对比,证明加入自适应律后的惯量辨识算法可以获得更准确的系统转动惯量。之后分析测速量化误差对于辨识结果的影响,得到惯量辨识误差受测速结果影响的约束关系。根据约束关系可以得到基于转速差阈值的算法执行判据,由该判据可调节算法的计算周期,解决在低加速度下无法辨识的问题,进一步拓宽算法的适用范围。最后,对于所提变周期AKO-RLS惯量在线辨识算法进行系统的实验验证。分别在对拖平台、丝杠平台以及摆臂平台上进行惯量辨识实验,验证算法在理想实验平台、含摩擦平台以及负载转矩变化条件下均能够准确有效的辨识系统惯量。
【学位单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TM921.541
【部分图文】：

必不可少的功能，国内外产品对此功能也进行了不同的程度的开发和使用。由表 1-1 所示测试结果可以看出：（1）所测日系产品均可实现惯量在线辨识，国内部分产品为离线辨识；（2）国内外产品中均可在空载条件获得有效的辨识结果，但在加载后辨识值或出现波动或无法收敛；（3）日系的三款产品可在阶跃转速信号或斜坡转速信号下进行惯量辨识，三菱可完成给定 3000 r/min，上升时间 0.5s 的斜坡指令下有效惯量辨识，富士可在小负载惯量比并且给定3000 r/min，上升时间 2s 的转速指令时进行惯量辨识，松下则可在加速度大于500 r/min，上升时间 1s 时有效辨识。在测试过程中也发现，国外产品的惯量辨识准确度和辨识稳定性明显高于国内伺服产品。日系的伺服产品大多配有上位机进行操作，界面友好，调试方便，而国内的伺服企业只有部分产品配有上位机，其余还需利用驱动器所配按键进行设定。以松下 A6 为例，松下 A6 驱动器带有实时自动增益调整功能，可实时推定机械的负载特性，并根据该结果设定对应刚性的基本增益值以及对应的摩擦补偿值，其功能结构图如图 1-3 所示。电机上电运行后即可进行负载特性的测定，可根据需求设计电机运行方向和运行方式，继而进行惯量辨识。

行系统惯量辨识是对其控制器参数进行识能够使得系统更好的实时调整以应对章首先对系统运动学方程进行离散化，法获取系统惯量，利用遗忘因子弱化历尔曼滤波器是一种具有平滑特性和抗噪原理设计负载转矩观测器，为惯量辨识，使得该算法可以在加载条件下取得有结构示意如图 2-1 所示，基于转动惯量观测结果作为 RLS 算法输入向量的同时数矩阵的系数。最后，针对所提的 KO1B Jsm LTeT L T

哈尔滨工业大学工程硕士学位论文负载转矩，进而送入 RLS 算法中作为输入向量进行系统惯量的获取，得到的系统惯量再作为下一时刻的 KO 系数矩阵元素，不断迭代计算，直至转动惯量收敛至稳定值。本节在 Matlab/Simulink 中搭建如图 2-3 所示的离散化的仿真平台，其中辨识算法部分利用 MATLAB Fuction 编写，通过仿真证明 KO-RLS 惯量辨识算法的有效性，仿真平台参数如表 2-2 所示。在所搭建的仿真平台中，伺服电机采用双闭环控制，其中内环为电流环，控制频率为 20 kHz，外环为速度环，控制频率为 2 kHz。辨识算法中， 设为 0.997。根据调试经验，可将卡尔曼观测器中的负载转矩系统噪声方差设定为相对较小的值，设定Q=diag(1, 0.0001)，R=1。在不同转速给定及不同负载条件下进行对比仿真。
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