【摘要】：永磁同步電機由于高功率密度、體積小、高可靠性的特點,被廣泛應(yīng)用于高性能控制領(lǐng)域中,如工業(yè)機器人、CNC數(shù)控機床、混合動力汽車等。其中轉(zhuǎn)動慣量是永磁同步電機中一個十分重要的參數(shù)。一般情況下,若負載變化,轉(zhuǎn)動慣量也會變化。當電機轉(zhuǎn)動慣量變化較大時,若伺服系統(tǒng)控制器參數(shù)不變,則會導(dǎo)致伺服電機的控制精度變低,甚至會引起控制系統(tǒng)不穩(wěn)定。因此,需要辨識永磁同步電機伺服系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量,并且根據(jù)辨識的結(jié)果對電機控制器的PI參數(shù)進行整定。這樣才能提高伺服系統(tǒng)的控制性能,并增強控制系統(tǒng)的抗干擾能力和魯棒性。由于現(xiàn)有的辨識算法,如減速法、人工軌跡法等,都是屬于離線辨識。雖然其算法簡單,但是其辨識精度低,以及辨識時間長。而現(xiàn)有的在線辨識算法,如最小二乘法、模型參考自適應(yīng)算法等,雖然有一些學者在進行研究,但是仍然不能得出令人滿意的結(jié)果。因此在線辨識仍然處于研究階段,值得深入研究。本文首先介紹了永磁同步電機的數(shù)學模型和矢量控制基本原理;其次深入研究了積分法、改進的最小二乘法、模型參考自適應(yīng)辨識算法原理,并在Matlab中搭建了電機控制系統(tǒng)仿真模型,并采用上述不同的算法在該模型基礎(chǔ)上進行仿真,并得出各個算法的辨識結(jié)果。再次針對不同的辨識算法結(jié)果進行分析,并根據(jù)辨識結(jié)果對各種算法進行相應(yīng)地改進,再次仿真并與之前的結(jié)果進行比較,得出結(jié)論。針對傳統(tǒng)最小二乘法辨識產(chǎn)生的數(shù)據(jù)飽和的現(xiàn)象,引入遺忘因子。仿真結(jié)果表明,利用遺忘因子最小二乘法能夠有效防止數(shù)據(jù)飽和并能夠使辨識時間縮短。同時針對傳統(tǒng)模型參考自適應(yīng)原理辨識誤差較大的現(xiàn)象,引入了加權(quán)遞推平均濾波算法。仿真結(jié)果表明,引入加權(quán)平均濾波算法后,不僅可以減小辨識的誤差,同時也能讓辨識誤差和辨識時間有一個較好的折衷選擇。最后根據(jù)電機控制系統(tǒng)的要求,選取最適合的算法進行實驗的驗證。并在永磁同步電機伺服控制系統(tǒng)中加入?yún)?shù)自整定功能。仿真和實驗結(jié)果表明,模型參考自適應(yīng)算法辨識效果較好,且基于轉(zhuǎn)動慣量的控制器PI參數(shù)自整定可以顯著地提高控制系統(tǒng)的抗干擾能力。
[Abstract]:Permanent magnet synchronous motor (PMSM) is widely used in high performance control fields such as industrial robot, CNC machine tool, hybrid electric vehicle and so on because of its high power density, small size and high reliability. The moment of inertia is a very important parameter in PMSM. In general, if the load changes, the moment of inertia will also change. When the moment of inertia of the motor changes greatly, if the parameters of the servo system controller are not changed, the control precision of the servo motor will become lower, and even the control system will be unstable. Therefore, it is necessary to identify the moment of inertia of the permanent magnet synchronous motor servo system, and to adjust the PI parameters of the motor controller according to the identification results. Only in this way can the control performance of the servo system be improved, and the anti-interference ability and robustness of the control system be enhanced. The existing identification algorithms, such as deceleration method and artificial trajectory method, are all off-line identification. Although its algorithm is simple, but its identification accuracy is low, and the identification time is long. However, the existing online identification algorithms, such as least square method, model reference adaptive algorithm and so on, have been studied by some scholars, but the results are still not satisfactory. Therefore, online identification is still in the research stage, which is worthy of further study. This paper first introduces the mathematical model and the basic principle of vector control of permanent magnet synchronous motor (PMSM). Secondly, the integration method, the improved least square method, the principle of model reference adaptive identification algorithm are deeply studied, and the simulation model of motor control system is built in Matlab, and the simulation is carried out on the basis of the above different algorithms. The identification results of each algorithm are obtained. The results of different identification algorithms are analyzed again, and the corresponding improvements are made according to the identification results, and then the simulation results are compared with the previous results, and the conclusions are drawn. Aiming at the phenomenon of data saturation caused by traditional least square method, the forgetting factor is introduced. The simulation results show that the least square method of forgetting factor can effectively prevent data saturation and shorten the identification time. At the same time, a weighted recursive average filter algorithm is introduced to solve the problem of large identification error in the traditional model reference adaptive principle. The simulation results show that the weighted average filtering algorithm can not only reduce the identification error, but also make a good compromise between the identification error and the identification time. Finally, according to the requirements of motor control system, select the most suitable algorithm for experimental verification. The parameter self-tuning function is added to the servo control system of permanent magnet synchronous motor (PMSM). The simulation and experimental results show that the model reference adaptive algorithm is effective and the PI parameter self-tuning based on the moment of inertia can significantly improve the anti-jamming ability of the control system.
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM341

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本文編號：2380669