技術(shù)前言之伺服系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量辨識的新算法       

      交流伺服系統(tǒng)因其高性能、高精度、高效率的特點廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動化、電動汽車、機(jī)器人等領(lǐng)域。但電機(jī)運(yùn)行過程中負(fù)載擾動的影響以及電機(jī)參數(shù)的變化會使得控制器參數(shù)不匹配，進(jìn)而影響系統(tǒng)性能。因此，實時獲取準(zhǔn)確的電機(jī)參數(shù)對于參數(shù)自整定、故障檢測以及提高系統(tǒng)可靠性具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。

      要實現(xiàn)高性能伺服系統(tǒng)，必須具備參數(shù)自整定功能，使其能夠在線進(jìn)行控制器參數(shù)設(shè)計，獲得良好的動靜態(tài)性能。而系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量的變化將會影響系統(tǒng)極限帶寬，極限帶寬是影響速度環(huán)PI控制器設(shè)計的基本參數(shù)，實時監(jiān)測系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量變化并配合調(diào)整速度環(huán)PI控制器參數(shù)，能夠保證系統(tǒng)始終處于良好的運(yùn)行狀態(tài)，這也進(jìn)一步推動了伺服系統(tǒng)轉(zhuǎn)動慣量辨識技術(shù)的發(fā)展。

      慣量辨識主要分為離線辨識和在線辨識。離線辨識是指安裝在生產(chǎn)設(shè)備中的伺服系統(tǒng)，按照預(yù)定指令運(yùn)行一段時間，依據(jù)轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，從而得出系統(tǒng)慣量值。常見的離線辨識方法是加減速法，采用正負(fù)對稱的三角波或正弦波等作為速度指令信號，根據(jù)系統(tǒng)實際響應(yīng)計算獲得轉(zhuǎn)動慣量。

      采用離線辨識可在給定指令運(yùn)行周期結(jié)束時獲得一個階段性的辨識結(jié)果，所得辨識結(jié)果準(zhǔn)確度高，但應(yīng)用場合較為受限。在線辨識則是在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，捕捉動態(tài)信息進(jìn)行計算，獲得實時的轉(zhuǎn)動慣量，主要有朗道自適應(yīng)遞推估計、狀態(tài)觀測器估計、模型參考自適應(yīng)法、最小二乘遞推（Recursive Least Square, RLS）算法、蟻群算法等。

      文獻(xiàn)[7]采用離線辨識的方法，提出一種改進(jìn)的加減速法，采用正負(fù)交替脈沖為速度信號，使得電機(jī)可以在微振狀態(tài)下進(jìn)行慣量辨識，所提方法易于實現(xiàn)，但辨識過程中電機(jī)始終運(yùn)行在給定電流限幅下，易使電機(jī)發(fā)熱。

      文獻(xiàn)[9]以運(yùn)動方程為模型，提出了一種自適應(yīng)觀測器，采用朗道自適應(yīng)算法，在對誤差及穩(wěn)定性分析的基礎(chǔ)上，合理選擇參數(shù)，實現(xiàn)同時快速準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)動慣量和擾動轉(zhuǎn)矩的辨識，并與控制器相結(jié)合提高了系統(tǒng)動態(tài)性能。文獻(xiàn)[12]采用蟻群算法，基于最小方差原理，啟發(fā)蟻群朝最優(yōu)方向聚集，可得到收斂快、誤差小的轉(zhuǎn)動慣量辨識結(jié)果。

      文獻(xiàn)[13,14]結(jié)合負(fù)載觀測器對轉(zhuǎn)動慣量進(jìn)行在線辨識，其中文獻(xiàn)[13]采用最小二乘法進(jìn)行迭代計算，并將所得結(jié)果用于速度環(huán)PI控制器參數(shù)自整定，具有較強(qiáng)的魯棒性。文獻(xiàn)[14]則采用擴(kuò)展卡爾曼觀測器同時得到轉(zhuǎn)動慣量和擾動轉(zhuǎn)矩的觀測值，針對杠桿滑塊機(jī)構(gòu)進(jìn)行受力分析并得到等效轉(zhuǎn)動慣量的計算公式，其建模方法為工業(yè)應(yīng)用提供了很好的示例。

   以上文獻(xiàn)對于慣量辨識算法都進(jìn)行了充分的研究和優(yōu)化，但大多局限于理想的實驗條件，對于實際應(yīng)用考慮仍有欠缺之處。目前在商用伺服產(chǎn)品領(lǐng)域，日系伺服系統(tǒng)同時具有離線和在線辨識功能，其在線辨識可直接根據(jù)上位機(jī)指令在實際生產(chǎn)中應(yīng)用，自動捕獲暫態(tài)過程信息進(jìn)行慣量辨識，而國內(nèi)產(chǎn)品大多只具有離線辨識功能。

此外，國內(nèi)外現(xiàn)有的在線慣量辨識方法仍存在兩個問題：

      ①實際應(yīng)用場合中，存在階躍、斜坡、正弦以及插補(bǔ)曲線等多種位置和轉(zhuǎn)速指令信號，若系統(tǒng)處于低加速度狀態(tài)，會增加負(fù)載轉(zhuǎn)矩的估計難度，降低轉(zhuǎn)矩估計的準(zhǔn)確性。而現(xiàn)有文獻(xiàn)的在線辨識多在給定信號為階躍信號等加速度較大的情況下實現(xiàn)，并未涉及加速度較小的斜坡指令信號。

      ②伺服系統(tǒng)產(chǎn)品在加載條件下的慣量辨識均存在誤差增大或無法收斂的現(xiàn)象，因而其普遍的應(yīng)用限定條件為系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩不變或緩慢變化，其主要難點在于慣量辨識需要負(fù)載轉(zhuǎn)矩的準(zhǔn)確估計，而負(fù)載轉(zhuǎn)矩的估計又需要實際的轉(zhuǎn)動慣量值，二者存在矛盾；

      針對此研究現(xiàn)狀，本文提出一種基于變周期遞推最小二乘法與卡爾曼觀測器相結(jié)合的在線慣量辨識算法，該算法具有收斂速度快、抗噪能力強(qiáng)、適用范圍廣的特點。

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