發(fā)布時間：2020-11-11 22:08

　　 隨著科技的發(fā)展以及工業(yè)自動化進步的需求,交流伺服系統(tǒng)逐漸成為工業(yè)生產(chǎn)中必不可少的執(zhí)行設(shè)備,其性能的優(yōu)劣直接決定自動化加工的精度和效率。在伺服系統(tǒng)運行過程中,未知干擾及參數(shù)變化引起的控制器參數(shù)不匹配,易造成系統(tǒng)性能下降甚至影響其穩(wěn)定性,因此,實時有效的辨識系統(tǒng)參數(shù)并對控制器參數(shù)進行修正,對于增強系統(tǒng)穩(wěn)定性具有重要意義。在影響伺服系統(tǒng)的諸多參數(shù)中,系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量限制著伺服系統(tǒng)速度環(huán)帶寬,同時也是速度環(huán)控制器設(shè)計的基本參數(shù),因此,系統(tǒng)慣量的準(zhǔn)確辨識對于系統(tǒng)性能改善有著至關(guān)重要的作用。本文提出一種針對交流伺服系統(tǒng)的慣量在線辨識算法。首先,將系統(tǒng)運動學(xué)方程進行離散化,選擇可以在含白噪聲的系統(tǒng)中獲取參數(shù)無偏估計的遞推最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法構(gòu)建系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量的遞推公式。考慮到轉(zhuǎn)動慣量與負(fù)載轉(zhuǎn)矩的強耦合關(guān)系,在構(gòu)建辨識算法的同時,根據(jù)卡爾曼濾波器原理設(shè)計負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器,將卡爾曼觀測器(Kalman Observer,KO)所得負(fù)載轉(zhuǎn)矩送入轉(zhuǎn)動慣量遞推公式中,使得算法能夠在加載條件下有效辨識。接下來針對卡爾曼觀測器中的協(xié)方差矩陣設(shè)計相應(yīng)的自適應(yīng)律,在實驗過程中可免去對于協(xié)方差參數(shù)的調(diào)試,利用得到的自適應(yīng)卡爾曼觀測器(Adaptive Kalman Observer,AKO)進行負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測,同時進行仿真和實驗對比,證明加入自適應(yīng)律后的慣量辨識算法可以獲得更準(zhǔn)確的系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量。之后分析測速量化誤差對于辨識結(jié)果的影響,得到慣量辨識誤差受測速結(jié)果影響的約束關(guān)系。根據(jù)約束關(guān)系可以得到基于轉(zhuǎn)速差閾值的算法執(zhí)行判據(jù),由該判據(jù)可調(diào)節(jié)算法的計算周期,解決在低加速度下無法辨識的問題,進一步拓寬算法的適用范圍。最后,對于所提變周期AKO-RLS慣量在線辨識算法進行系統(tǒng)的實驗驗證。分別在對拖平臺、絲杠平臺以及擺臂平臺上進行慣量辨識實驗,驗證算法在理想實驗平臺、含摩擦平臺以及負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化條件下均能夠準(zhǔn)確有效的辨識系統(tǒng)慣量。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TM921.541
【部分圖文】：

必不可少的功能，國內(nèi)外產(chǎn)品對此功能也進行了不同的程度的開發(fā)和使用。由表 1-1 所示測試結(jié)果可以看出：（1）所測日系產(chǎn)品均可實現(xiàn)慣量在線辨識，國內(nèi)部分產(chǎn)品為離線辨識；（2）國內(nèi)外產(chǎn)品中均可在空載條件獲得有效的辨識結(jié)果，但在加載后辨識值或出現(xiàn)波動或無法收斂；（3）日系的三款產(chǎn)品可在階躍轉(zhuǎn)速信號或斜坡轉(zhuǎn)速信號下進行慣量辨識，三菱可完成給定 3000 r/min，上升時間 0.5s 的斜坡指令下有效慣量辨識，富士可在小負(fù)載慣量比并且給定3000 r/min，上升時間 2s 的轉(zhuǎn)速指令時進行慣量辨識，松下則可在加速度大于500 r/min，上升時間 1s 時有效辨識。在測試過程中也發(fā)現(xiàn)，國外產(chǎn)品的慣量辨識準(zhǔn)確度和辨識穩(wěn)定性明顯高于國內(nèi)伺服產(chǎn)品。日系的伺服產(chǎn)品大多配有上位機進行操作，界面友好，調(diào)試方便，而國內(nèi)的伺服企業(yè)只有部分產(chǎn)品配有上位機，其余還需利用驅(qū)動器所配按鍵進行設(shè)定。以松下 A6 為例，松下 A6 驅(qū)動器帶有實時自動增益調(diào)整功能，可實時推定機械的負(fù)載特性，并根據(jù)該結(jié)果設(shè)定對應(yīng)剛性的基本增益值以及對應(yīng)的摩擦補償值，其功能結(jié)構(gòu)圖如圖 1-3 所示。電機上電運行后即可進行負(fù)載特性的測定，可根據(jù)需求設(shè)計電機運行方向和運行方式，繼而進行慣量辨識。

行系統(tǒng)慣量辨識是對其控制器參數(shù)進行識能夠使得系統(tǒng)更好的實時調(diào)整以應(yīng)對章首先對系統(tǒng)運動學(xué)方程進行離散化，法獲取系統(tǒng)慣量，利用遺忘因子弱化歷爾曼濾波器是一種具有平滑特性和抗噪原理設(shè)計負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測器，為慣量辨識，使得該算法可以在加載條件下取得有結(jié)構(gòu)示意如圖 2-1 所示，基于轉(zhuǎn)動慣量觀測結(jié)果作為 RLS 算法輸入向量的同時數(shù)矩陣的系數(shù)。最后，針對所提的 KO1B Jsm LTeT L T

哈爾濱工業(yè)大學(xué)工程碩士學(xué)位論文負(fù)載轉(zhuǎn)矩，進而送入 RLS 算法中作為輸入向量進行系統(tǒng)慣量的獲取，得到的系統(tǒng)慣量再作為下一時刻的 KO 系數(shù)矩陣元素，不斷迭代計算，直至轉(zhuǎn)動慣量收斂至穩(wěn)定值。本節(jié)在 Matlab/Simulink 中搭建如圖 2-3 所示的離散化的仿真平臺，其中辨識算法部分利用 MATLAB Fuction 編寫，通過仿真證明 KO-RLS 慣量辨識算法的有效性，仿真平臺參數(shù)如表 2-2 所示。在所搭建的仿真平臺中，伺服電機采用雙閉環(huán)控制，其中內(nèi)環(huán)為電流環(huán)，控制頻率為 20 kHz，外環(huán)為速度環(huán)，控制頻率為 2 kHz。辨識算法中， 設(shè)為 0.997。根據(jù)調(diào)試經(jīng)驗，可將卡爾曼觀測器中的負(fù)載轉(zhuǎn)矩系統(tǒng)噪聲方差設(shè)定為相對較小的值，設(shè)定Q=diag(1, 0.0001)，R=1。在不同轉(zhuǎn)速給定及不同負(fù)載條件下進行對比仿真。
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本文編號：2879808