[发明专利]基于抗扰卡尔曼数据融合的无位置传感器摇臂伺服控制方法

说明书

本发明公开了一种基于抗扰卡尔曼数据融合的无位置传感器摇臂伺服控制方法。一方面，通过基于电流环凸优化的无位置传感器算法，得到摇臂的一个位置和速度估计。另一方面，基于摇臂运动方程，在速度环利用卡尔曼滤波器得到另一个摇臂的位置和速度估计。一般来说，电流环位置估计更为准确，然而表贴式永磁电机在低速过载情况下的转速估计噪声很大，此时，采用速度环卡尔曼滤波器获得的转速估计作为控制反馈可以获得更好的伺服控制效果。本发明提出的方法利用卡尔曼滤波器实现数据融合，将电流环的位置估计作为位置反馈，而速度环的速度估计作为速度反馈，进而对摇臂伺服系统实现了无位置传感器的三环驱动控制。

技术领域

本发明属于摇臂伺服机构无位置传感器驱动控制技术，具体为一种基于抗扰卡尔曼数据融合的无位置传感器摇臂伺服控制方法。

背景技术

摇臂机构是伺服电机的一种典型应用，现在广泛应用于各种机器人关节。很多关节类摇臂机构结构紧凑，没有位置安装位置传感器，因此，对于高精度摇臂机构，无位置传感器驱动控制技术尤为关键。摇臂由于受负载转矩影响，运动情况复杂，因此提高位置辨识精度具有重要意义。

近些年，基于凸优化的位置估计方法被用来估计电机的位置。这种方法估计电机位置无需在低速和高速情况下切换。相反，对于传统的位置估计，在低速情况下和高速情况下需要采用不同的位置估计方法。基于凸优化的位置估计法是一种新的无传感器控制策略。根据凸优化的理论，通过寻找损失函数的最小值，可以求得位置和速度。该方法可以被应用到低速和高速情况下。应该值得注意的是，对于凸优化法来说，在低速情况下观测位置，需要注入高频信号。然而该方法不需要数字解调和滤波。

然而，无位置传感器伺服驱动控制还存在关键问题，即低速过载情况下，由于伺服电机d-q轴电感非常接近，即凸极率较低，转速估计的噪声较大，难以支撑高品质速度环控制，进而也难以实现位置伺服驱动控制。

发明内容

本发明的目的在于提出了一种基于抗扰卡尔曼数据融合的无位置传感器摇臂伺服控制方法，用于实现摇臂伺服机构无位置传感器驱动控制。

实现本发明目的的技术方案为：一种基于抗扰卡尔曼数据融合的无位置传感器摇臂伺服控制方法，包括如下步骤：

步骤1，基于电流环的无位置传感器控制算法辨识摇臂位置；

步骤2，基于摇臂运动方程采用卡尔曼状态观测器，观测摇臂位置和转速；

步骤3，运动控制系统采用位置、速度、电流三环控制，其中，位置环的位置反馈采用电流环位置估计，速度环的速度反馈采用速度环的速度估计。

优选地，基于电流环的无位置传感器控制算法辨识摇臂位置的具体方法为：

将α-β轴系下电流、α-β轴系下电压，以及上一时刻估计转速输入电流环位置估计模块，电流环位置估计模块根据损失函数通过牛顿迭代法，计算出当前转子位置，转子位置通过锁相环，对噪声造成的估计波动进行滤波，获得电流环的电机转子位置、转速估计值，根据电流环位置、速度估计值计算摇臂的角度位置。

优选地，转子位置的获取方法为：

构建永磁同步电机静止坐标系下α-β轴电压方程：