[发明专利]一种适用于伺服系统的快速在线转动惯量辨识方法和系统

说明书

本发明公开了一种适用于伺服系统的快速在线转动惯量辨识方法和系统，在进行辨识算式计算之前先通过限定电机运动的状态来在线摘取一段数据，通过电机的运动控制模型估算一个较为准确的辨识初值，初值的估算可以大幅度的加快算法的收敛时间，达到快速在线辨识的效果。考虑到电流的采样延迟对电流和转速进行同步处理，以保证算法输入数据的有效性，采用数字化的移动求平均方法对速度和电流进行同步处理，即使是运算能力不强的数字处理芯片也能满足运算需求。

技术领域

本发明属于伺服参数自整定的参数辨识领域，更具体地，涉及一种适用于伺服系统的快速在线转动惯量辨识方法和系统。

背景技术

交流伺服系统中转动惯量的辨识对于速度环的参数自整定有着非常重要的意义，实际系统中转动惯量的波动也会恶化伺服驱动器的动态性能，影响速度环的带宽。交流系统速度环带宽的上限即系统极限带宽，是影响速度环PI控制器设计的基本参数，实时监测系统转动惯量变化并配合调整速度环PI控制器参数，能够保证系统始终处于良好的运行状态。

目前国内市场上常见的转动惯量辨识还是多使用离线的加减速辨识以及在线的基于梯度校正辨识算法，离线的加减速辨识算法简单，但是受限于给定指令反馈计算的延迟以及外部工况变化等因素，实际使用场景较为受限；在线的基于梯度校正的惯量辨识计算量小，能使辨识参数朝着准则函数的负梯度方向进行迭代收敛，逐步收敛到准则函数达到最小值的最优辨识结果，但是由于迭代的增益是一个常值，无法通过反应输入数据的波动而达到快速的收敛，在线收敛时间长；其他诸如遗传算法，卡尔曼滤波算法等转动惯量辨识方法由于对数字处理器芯片的计算能力要求较高，也无法满足实际的工业应用要求。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种适用于伺服系统的快速在线转动惯量辨识方法和系统，由此解决传统的转动惯量辨识方法在实际工况下受限，辨识收敛时间长等问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种适用于伺服系统的快速在线转动惯量辨识方法，所述方法包括以下步骤：

S101：使电机在加速度不为零的条件下开始转动，获取电机在预设转动范围内的反馈电流i_初和角速度ω_初，基于所述反馈电流i_初和角速度ω_初，计算所述电机的转动惯量的辨识初值J₀；

S102：在电机的转动范围大于所述预设转动范围的情况下，对电机的反馈电流i和角速度ω进行实时采样，并对所述反馈电流i和角速度ω进行同步处理；

S103：判断所述反馈电流的变化率、角速度的变化率和角速度的绝对值是否分别大于反馈电流变化率阈值、角速度变化率阈值和角速度阈值，若是，则进行步骤S104，若否，则返回步骤S102；

S104：根据所述电机转动惯量的辨识初值J₀、反馈电流i和角速度ω，基于电机转动惯量辨识算法进行迭代计算，获取所述电机转动惯量的辨识终值J_k。

优选地，所述电机转动惯量的辨识初值计算公式为：

其中，T_s为辨识周期，K_t是电机的力矩系数，可以通过伺服驱动器的AD采样反馈进行变换得到，i_q初为对反馈电流i_初进行CLARKE变换和PARK变换和标幺化处理后得到的q轴电流，Δω_初为一个辨识周期内的角速度变化量。

优选地，步骤S102中，所述在电机的转动范围大于所述预设转动范围的情况下，对电机的反馈电流i和角速度ω进行实时采样之后，对所述反馈电流i和角速度ω进行同步处理之前，还包括：

对所述反馈电流i和角速度ω进行标幺化处理。