[發(fā)明專利]一種基于運動模型的負載慣量辨識方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011165658.X
• 申請日: 2020-10-27
• 公開（公告）號: CN112511053B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 藍希清;冀秋香;黃明潔
• 申請（專利權(quán)）人: 威科達（東莞）智能控制有限公司
• 主分類號: H02P21/00
• 分類號: H02P21/00;H02P21/14;H02P21/20
• 代理公司: 東莞市華南專利商標事務所有限公司 44215
• 代理人: 張明

1.一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于，包括以下步驟：

A.在伺服電機的內(nèi)部建立虛擬電機運動模型；

B.在一個運動迭代周期內(nèi)，將虛擬電機運動模型的輸出電機轉(zhuǎn)矩和實際電機的輸出轉(zhuǎn)矩進行算法迭代比較，得到下一個迭代周期的負載慣量；

C.重復步驟B，在足夠多的迭代次數(shù)后獲得伺服電機的負載慣量；

其中，所述步驟B的虛擬電機運動模型的輸出電機轉(zhuǎn)矩和實際的輸出轉(zhuǎn)矩的比較步驟包括：

B1.計算虛擬電機運動模型的模型電機轉(zhuǎn)速v_fb，同時，獲取實際電機轉(zhuǎn)速v_ref；

B2.計算模型電機轉(zhuǎn)速v_fb與實際電機轉(zhuǎn)速v_ref之間的誤差T_mpre；

B3.根據(jù)誤差T_mpre計算虛擬電機運動模型的電機轉(zhuǎn)矩T_m；

B4.設(shè)實際電機輸出轉(zhuǎn)矩為T_r，根據(jù)實際電機輸出轉(zhuǎn)矩T_r計算出實際加速轉(zhuǎn)矩T_acc；

B5.負載轉(zhuǎn)矩T_l等于實際電機輸出轉(zhuǎn)矩T_r減去實際加速轉(zhuǎn)矩T_acc，則可以計算虛擬電機運動模型的模型加速轉(zhuǎn)矩T_macc等于虛擬電機運動模型的電機轉(zhuǎn)矩T_m減去負載轉(zhuǎn)矩T_l；

B6.將獲得的實際加速轉(zhuǎn)矩T_acc與模型加速轉(zhuǎn)矩T_macc進行算法迭代，從而獲得所需要的負載慣量。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于，所述虛擬電機運動模型的轉(zhuǎn)速v_fb的計算方法為：

首先設(shè)定初始負載慣量，計算其倒數(shù)為K_j(k)；

將K_j(k)與上一周期的模型加速轉(zhuǎn)矩T_macc相乘后求積分，得到模型電機轉(zhuǎn)速v_fb。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于，所述誤差T_mpre的計算方法為：

在虛擬電機運動模型內(nèi)設(shè)置PI調(diào)節(jié)器，將獲得的實際電機轉(zhuǎn)速v_ref和模型電機轉(zhuǎn)速v_fb輸入到PI調(diào)節(jié)器中，則可以計算出誤差

其中，K_p和K_i分別是比例增益和積分增益，T是離散時間。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于：在所述虛擬電機運動模型內(nèi)設(shè)置低通濾波器，將獲得的誤差T_mpre經(jīng)過低通濾波器后，可以獲得模型電機轉(zhuǎn)矩

T_m(k+1)＝aT_m(k)+(1-a)T_mpre(k)，

其中，a是低通濾波參數(shù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于：低通濾波參數(shù)a和實際的轉(zhuǎn)矩濾波參數(shù)一致。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于：在所述虛擬電機運動模型內(nèi)設(shè)置高通濾波器，將實際電機輸出轉(zhuǎn)矩為T_r經(jīng)過高通濾波器后，可以獲得實際加速轉(zhuǎn)矩

T_acc(k+1)＝T_r(k)-T_r(k-1)+T_acc(k)b，

其中，b是高通濾波參數(shù)，高通濾波參數(shù)b的大小取決于電機的負載類型。

7.根據(jù)權(quán)利要求2所述一種基于運動模型的負載慣量辨識方法，其特征在于：在一個迭代周期內(nèi)，對實際加速轉(zhuǎn)矩T_acc和模型加速轉(zhuǎn)矩T_macc分別求和，得到∑T_acc和∑T_macc，則每隔一個迭代周期，可更新下一次迭代的負載慣量為：