[发明专利]一种直线电机传递函数的迭代滤波辨识方法

说明书

本发明公开了一种直线电机传递函数的迭代滤波辨识方法，属于直线电机控制技术领域。现有技术的辨识方法不够灵活，适应性差，进而影响辨识参数的准确性。本发明在批处理最小二乘辨识算法里面融合了迭代学习滤波器，能够根据待辨识系统的特点来生成对应的滤波器，减少了需要专门设计滤波器的工作，此外本发明由于加入了滤波算法，辨识出的数据更加精确，有利于高精度控制器的设计。本发明对参数辨识及控制系统的设计，无疑具有一定的现实意义和实用价值。本发明抗干扰能力强，参数辨识精度高，有助于实现对系统的高速高精控制，避免了滤波器选择的难题和最小二乘算法抗干扰能力差的不足。

技术领域

本发明涉及一种直线电机传递函数的迭代滤波辨识方法，属于直线电机控制技术领域。

背景技术

目前，无论是在日常用品还是工业现场中都大量应用了运动控制系统，要使电机运行更平稳，更加可靠就要知道这个系统的精确模型参数。目前建立在CARMA模型(带控制量的自回归滑动平均模型)的辨识方法大都将滤波和辨识分开进行，且滤波器的参数都是定值，这就导致了辨识算法的不够灵活，适应性差，对实际应用过程中存在的环境干扰和测量噪声不能很好的过滤，进而影响辨识参数的准确性。

传递函数一般通过最小二乘法进行求解，最小二乘法通过最小化误差的平方来寻求数据的最佳匹配函数，并使得这些求得的数据与实际数据之间的平方和为最小，但是没有合适的滤波器辨识结果会导致求解出直线电机传递函数有较大的误差，影响直线电机的控制精度。

针对目前现有技术中存在的上述缺陷，实有必要进行研发，解决现有技术中存在的缺陷。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种滤波辨识方法，避免了滤波器选择的难题和最小二乘算法抗干扰能力差的不足，提供了一种能够迭代学习滤波器的批处理最小二乘辨识方法，抗干扰能力强，参数辨识精度高，有助于实现对系统的高速高精控制的直线电机传递函数的迭代滤波辨识方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：

一种直线电机传递函数的迭代滤波辨识方法，包括以下步骤：

第一步：连接好直线电机与运动控制卡，打开上位机软件，设置激励信号为白噪声，运动参数设置完成后下发给运动控制卡上，使得电机按照预设运动；同时运动控制卡开始采集激励信号和输出信号，并保存数据；

第二步：确定待辨识电机模型的系统阶次；

第三步：把已确定阶次的模型通过双线性变换公式将模型由s域转化为z域公式的形式；

所述模型为：

所述双线性变换公式为：

所述z域公式为：

其中G(s)为传递函数，Y(s)、U(s)分别为输出量和输入量的拉普拉斯变换；T为采样周期，z为延迟算子，α₀…α_n-1为离散化后传递函数的分子需要辨识的系数，β₁…β_n为离散化后传递函数的分母需要辨识的系数；

第四步：由β₁…β_n组成滤波器，第一次对输入输出数据进行滤波时设置

第五步：输入输出数据x、w经滤波器滤波后的数据为

第六步：由组成向量q’_j，由α₀…α_n-1，β₁…β_n组成向量δ′_j；