隨著科技的發(fā)展以及工業(yè)自動(dòng)化進(jìn)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(dòng)化加工的精度和效率。在伺服系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)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(shí)時(shí)有效的辨識(shí)系統(tǒng)參數(shù)并對(duì)控制器參數(shù)進(jìn)行修正,對(duì)于增強(qiáng)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(dòng)慣量限制著伺服系統(tǒng)速度環(huán)帶寬,同時(shí)也是速度環(huán)控制器設(shè)計(jì)的基本參數(shù),因此,系統(tǒng)慣量的準(zhǔn)確辨識(shí)對(duì)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(duì)交流伺服系統(tǒng)的慣量在線辨識(shí)算法。首先,將系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程進(jìn)行離散化,選擇可以在含白噪聲的系統(tǒng)中獲取參數(shù)無(wú)偏估計(jì)的遞推最小二乘(Recursive Least Square,RLS)算法構(gòu)建系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的遞推公式。考慮到轉(zhuǎn)動(dòng)慣量與負(fù)載轉(zhuǎn)矩的強(qiáng)耦合關(guān)系,在構(gòu)建辨識(shí)算法的同時(shí),根據(jù)卡爾曼濾波器原理設(shè)計(jì)負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器,將卡爾曼觀測(cè)器(Kalman Observer,KO)所得負(fù)載轉(zhuǎn)矩送入轉(zhuǎn)動(dòng)慣量遞推公式中,使得算法能夠在加載條件下有效辨識(shí)。接下來(lái)針對(duì)卡爾曼觀測(cè)器中的協(xié)方差矩陣設(shè)計(jì)相應(yīng)的自適應(yīng)律,在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中可免去對(duì)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(cè)器(Adaptive Kalman Observer,AKO)進(jìn)行負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè),同時(shí)進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)對(duì)比,證明加入自適應(yīng)律后的慣量辨識(shí)算法可以獲得更準(zhǔn)確的系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量。之后分析測(cè)速量化誤差對(duì)于辨識(shí)結(jié)果的影響,得到慣量辨識(shí)誤差受測(cè)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(jì)算周期,解決在低加速度下無(wú)法辨識(shí)的問(wèn)題,進(jìn)一步拓寬算法的適用范圍。最后,對(duì)于所提變周期AKO-RLS慣量在線辨識(shí)算法進(jìn)行系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。分別在對(duì)拖平臺(tái)、絲杠平臺(tái)以及擺臂平臺(tái)上進(jìn)行慣量辨識(shí)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證算法在理想實(shí)驗(yàn)平臺(tái)、含摩擦平臺(tái)以及負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化條件下均能夠準(zhǔn)確有效的辨識(shí)系統(tǒng)慣量。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外產(chǎn)品對(duì)此功能也進(jìn)行了不同的程度的開(kāi)發(fā)和使用。由表 1-1 所示測(cè)試結(jié)果可以看出：（1）所測(cè)日系產(chǎn)品均可實(shí)現(xiàn)慣量在線辨識(shí)，國(guó)內(nèi)部分產(chǎn)品為離線辨識(shí)；（2）國(guó)內(nèi)外產(chǎn)品中均可在空載條件獲得有效的辨識(shí)結(jié)果，但在加載后辨識(shí)值或出現(xiàn)波動(dòng)或無(wú)法收斂；（3）日系的三款產(chǎn)品可在階躍轉(zhuǎn)速信號(hào)或斜坡轉(zhuǎn)速信號(hào)下進(jìn)行慣量辨識(shí)，三菱可完成給定 3000 r/min，上升時(shí)間 0.5s 的斜坡指令下有效慣量辨識(shí)，富士可在小負(fù)載慣量比并且給定3000 r/min，上升時(shí)間 2s 的轉(zhuǎn)速指令時(shí)進(jìn)行慣量辨識(shí)，松下則可在加速度大于500 r/min，上升時(shí)間 1s 時(shí)有效辨識(shí)。在測(cè)試過(guò)程中也發(fā)現(xiàn)，國(guó)外產(chǎn)品的慣量辨識(shí)準(zhǔn)確度和辨識(shí)穩(wěn)定性明顯高于國(guó)內(nèi)伺服產(chǎn)品。日系的伺服產(chǎn)品大多配有上位機(jī)進(jìn)行操作，界面友好，調(diào)試方便，而國(guó)內(nèi)的伺服企業(yè)只有部分產(chǎn)品配有上位機(jī)，其余還需利用驅(qū)動(dòng)器所配按鍵進(jìn)行設(shè)定。以松下 A6 為例，松下 A6 驅(qū)動(dòng)器帶有實(shí)時(shí)自動(dòng)增益調(diào)整功能，可實(shí)時(shí)推定機(jī)械的負(fù)載特性，并根據(jù)該結(jié)果設(shè)定對(duì)應(yīng)剛性的基本增益值以及對(duì)應(yīng)的摩擦補(bǔ)償值，其功能結(jié)構(gòu)圖如圖 1-3 所示。電機(jī)上電運(yùn)行后即可進(jìn)行負(fù)載特性的測(cè)定，可根據(jù)需求設(shè)計(jì)電機(jī)運(yùn)行方向和運(yùn)行方式，繼而進(jìn)行慣量辨識(shí)。

行系統(tǒng)慣量辨識(shí)是對(duì)其控制器參數(shù)進(jìn)行識(shí)能夠使得系統(tǒng)更好的實(shí)時(shí)調(diào)整以應(yīng)對(duì)章首先對(duì)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)方程進(jìn)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(jì)負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器，為慣量辨識(shí)，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(dòng)慣量觀測(cè)結(jié)果作為 RLS 算法輸入向量的同時(shí)數(shù)矩陣的系數(shù)。最后，針對(duì)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(jìn)而送入 RLS 算法中作為輸入向量進(jìn)行系統(tǒng)慣量的獲取，得到的系統(tǒng)慣量再作為下一時(shí)刻的 KO 系數(shù)矩陣元素，不斷迭代計(jì)算，直至轉(zhuǎn)動(dòng)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(tái)，其中辨識(shí)算法部分利用 MATLAB Fuction 編寫(xiě)，通過(guò)仿真證明 KO-RLS 慣量辨識(shí)算法的有效性，仿真平臺(tái)參數(shù)如表 2-2 所示。在所搭建的仿真平臺(tái)中，伺服電機(jī)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(shí)算法中， 設(shè)為 0.997。根據(jù)調(diào)試經(jīng)驗(yàn)，可將卡爾曼觀測(cè)器中的負(fù)載轉(zhuǎn)矩系統(tǒng)噪聲方差設(shè)定為相對(duì)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(jìn)行對(duì)比仿真。
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本文編號(hào)：2879808