[发明专利]一种自适应交流伺服电机电流控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种自适应交流伺服电机电流控制方法及系统。其中，该方法包括：获取原始三相交流电机电流；将所述原始三相交流电机电流输入至电流矢量变换模块，生成第一目标数据；将所述第一目标数据输入至电流控制环，同时将第一目标数据取时间导数生成第二目标数据；将所述第二目标数据与电流控制环的输出同时输入至增量型逆动力学控制模块。增量型逆动力学控制模块的输出输入至电流矢量逆变换模块。本发明无需控制器参数整定所需的电机模型，从而解决了现有技术中电机模型辨识特别是在线模型辨识极大地增加了系统的复杂程度，而且模型辨识不能保证总能得到正确的模型和模型参数，模糊控制、滑模控制、基于神经网络控制和模型参考自适应不能保证算法稳定和在任何工况负载干扰环境下稳定工作的技术问题。

技术领域

本发明涉及电机控制领域，具体而言，涉及一种自适应交流伺服电机电流控制方法及系统。

背景技术

随着智能化科技的不断发展，人们的生活、工作、学习之中越来越多地用到了智能化设备，使用智能化科技手段，提高了人们生活的质量，增加了人们学习和工作的效率。在电机控制领域，其电机系统本质上是非线性，时变和不确定系统，控制系统的设计需要采用非线性自适应控制算法。

目前所有电机的伺服控制系统算法均采用传统的PID控制算法。PID控制算法是一种基于线性系统的控制算法，利用PID算法来控制非线性伺服电机的时候，遇到问题就是如何整定PID的比例、积分和微分参数。由于电机系统的非线性，时变和不确定性，对电机非线性模型或线性化模型的离线或在线辨识是必需的。得到的电机模型用来实时或分段整定PID参数。传统的PID算法在整个控制过程中其参数是常数。而在实际运用中，整个被控系统是无法提前预测的，从而固定的PID参数无法使系统达到最好的控制效果。利用模型辨识虽然能够达到较为可观的控制精度，但模型辨识特别是在线模型辨识极大地增加了系统的复杂程度，而且模型辨识不能保证总能得到正确的模型和模型参数，这样的控制系统很难得到认证。同样其它自适应或智能算法包括模糊控制，滑模控制，基于神经网络控制，模型参考自适应等也同样有不能保证算法稳定和在任何工况负载干扰环境下稳定工作的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种自适应交流伺服电机电流控制方法及系统，以至少解决现有技术中电机模型辨识特别是在线模型辨识极大地增加了系统的复杂程度，而且模型辨识不能保证总能得到正确的模型和模型参数，模糊控制、滑模控制、基于神经网络控制和模型参考自适应不能保证算法稳定和在任何工况负载干扰环境下稳定工作的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，本发明提供了一种自适应交流伺服电机电流控制方法，包括：

一种自适应交流伺服电机电流控制方法，其特征在于，包括：

获取原始电流；

将所述原始电流输入至电流矢量变换模块，生成第一目标数据；

将所述第一目标数据输入至电流控制环，同时将第一目标数据取时间导数生成第二目标数据；

将所述第二目标数据与电流控制环的输出同时输入至增量型逆动力学控制模块，并将所述增量型逆动力学控制模块的输出输入至所述电流矢量逆变换模块。

进一步的，所述原始电流是原始三相交流电机电流。

进一步的，所述增量型逆动力学控制模块表达式如下：