伺服在线惯量辨识研究结果
交流伺服系统实时惯量辨识方法综述
第10期2017年10月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing TechnitjueNo. 10Oct. 2017文章编号：1001 -2265 (2017) 10 -0001 -05D01：10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 10.001交流伺服系统实时惯量辨识方法综0!王朔1!2,于东2,3,王志成2,3,刘京航1!2,王昱忠1!2,杜少华3(1.中国科学院大学，北京100049;2.中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中 心，沈阳110168;3•沈阳高精数控智能技术股份有限公司，沈阳110168)摘要：交流祠服系统的参数实时辨识是实现高性能控制的前提。
其中，转动惯量是最为关键的参数， 其辨识值是控制器参数整定的基础，保证了系统的动态性能。
近年来实时惯量辨识技术获得国内外 学者的广泛关注并取得了大量的研究和应用成果。
文章在此基础上，综述了针对单惯量和双惯量系 统模型的实时惯量辨识方法及取得的最新研究进展，分析了各种方法在工程领域的应用。
总结现有 研究成果及亟待解决的问题，并对将来的研究方向进行了展望。
关键词：交流1服系统；电机转动惯量；负载惯量；实时辨识中图分类号:TH 113;TG 506 文献标识码:AA Survey of Real-time I nertia I dentification Methods for AC Servo SystemWANGShuo 1’2，YUDong 2’3，WANG Zhi -cheng 2’3，LlUJing -hang 1’2，WANG Yu -zhong 1’2，DUShao -hua 3 (1. University of Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100049，China ; 2. National Engineering Center for High-end CNC ，Shenyang Institute of Computing Technology ，Chinese Academy of Sciences ，Sheny ang 110168 ’China )Abstract ： Real-time identification of AC ser^o system parameters is the prerequisite for high-performance control . Among them ，motor inertia is tlie most critical parameter ，which value is tlie basis of contxt^ller pa rameter setting and to ensure the dynamic performance of tlie system . In recent years ，real-tim tification technology has been widely concernedfrom domestic and foreig^n researchers and has made aresearch and application results . This paper reviews tlie real-time inertia identification metliods for single in ertia and dual inertia system m odels and the latest researcli progresses ，analyzes the application of various methods inengineering field . S ummarizetheexisting research results andproblemstobeand prospect th ie future research direction .Key words ： AC ser'vo system ；motor inertia ；load inertia ；real-time identification0引言交流伺服系统是机电一体化的核心执行部件，在工业机器人、航天航空、新能源汽车、高精数控机床等 对电机性能要求较高、运行可靠性要求较强的领域中 是必不可少的组成部分。
伺服系统转动惯量辨识及其应用
第４ ４卷 第 ｌ ０期
２ １年 ０１
徽 电 机
ＭＩ ＣＲ ＯＭ ＯＴＯ ＲＳ
Ｖｏ － ｌ４４． Ｎｏ ０ ．１ ０ｃ ． ０１ ｔ２ １
ｌ ０月
伺 服 系 统 转 动 惯 量 辨 识 及 其 应 用
卢少武 ，唐 小琦 ，宋 宝
（ 中 科 技 大 学 国 家 数 控 技 术 研 究 工 程 中心 ，武 汉 华 ４０７ ） ３０ ４
ｔ ｉ ａ，ｔ ｒ ｕ ｈ ｈ ｄｅ ｔｆｃ ｔ ｎ ｆ ｉ ｅ ｔ ｈ ｏ ｇ ｔｅ ｉ ｎ ｉ ａ ｉ ｏ ｎ ｒｉ ｐ ｒ ｍ ｅｅ ｓ ｓ ｅ ｄ—ｏ ｐ ｃ ｎ ｒ ｌ ｆ ｓ ｒ ｏ ｙ ｔｍ ｃ ｎ ｂｅ ｅｆ ｃｉｅ ｙ ｉ ｏ ａ， ａ ａ ｔ ｒ ｐ ｅ ｌｏ ｏ ｔｏ ｏ ｅ ｖ ｓ ｓｅ ａ ｆｅ ｔｖ ｌ
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《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》
《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》一、引言伺服系统是现代机电控制系统中的关键组成部分，广泛应用于各类精密机械和自动化设备中。
而负载惯量辨识是提高伺服系统性能的关键技术之一。
准确辨识负载惯量能够为控制器提供更为精确的模型参数，从而实现对系统的快速响应和精确控制。
本文旨在研究高性能伺服装置中负载惯量的辨识方法，并探讨其在实际应用中的实现方式。
二、负载惯量辨识的重要性负载惯量是伺服系统中的一个重要参数，它反映了系统在运动过程中所具有的惯性大小。
在伺服系统中，负载惯量的准确辨识对于提高系统的动态性能和稳定性具有重要意义。
首先，准确的负载惯量辨识能够使控制器更好地预测系统的运动轨迹，从而实现对系统的快速响应。
其次，通过辨识负载惯量，可以优化控制器的参数设置，进一步提高系统的控制精度和稳定性。
最后，在系统故障诊断和维护方面，负载惯量辨识也具有重要作用，能够帮助技术人员快速定位问题并采取相应的解决措施。
三、负载惯量辨识方法的研究目前，针对伺服装置中负载惯量的辨识方法主要有以下几种：1. 理论计算法：根据机械系统的结构和质量分布，通过理论计算得到负载惯量。
这种方法简单易行，但计算精度受多种因素影响，如系统建模的准确性、参数测量的精度等。
2. 实验测量法：通过在系统中加入特定的激励信号，测量系统的响应数据，进而计算得到负载惯量。
这种方法具有较高的测量精度，但需要额外的实验设备和操作步骤。
3. 在线辨识法：通过在系统运行过程中实时观测和计算相关数据，实现对负载惯量的在线辨识。
这种方法不需要额外的实验设备，能够实时反映系统的动态特性，但计算复杂度较高。
四、高性能伺服装置负载惯量辨识方法的实现本文提出一种基于在线辨识的高性能伺服装置负载惯量辨识方法。
该方法通过在系统运行过程中实时观测电机的电流和速度数据，结合控制器的输出信号，利用先进的信号处理和参数估计技术，实现对负载惯量的在线辨识。
具体实现步骤如下：1. 数据采集：通过传感器实时采集电机的电流和速度数据，以及控制器的输出信号。
211167245_伺服电机驱动扭矩和惯量的研究与讨论
- 49 -工 业 技 术工业自动化设备设计中多涉及伺服电机[1]选型问题，其中也多涉及系统中的惯量匹配[2]问题。
书籍和电机相关资料并没有针对系统惯量比的具体比值给出一个理论值，尽管个别书籍资料给出了一定的建议范围值，但也没有特别详细的解析，有些解释比较模糊。
在设计中也会多次遇到电机的驱动扭矩和转速虽然都已满足工作需求，但系统的惯量比较大，在参数上为将系统惯量比调整到较小的值，需要更换电机的型号，这样往往会选出大一个或两个规格的电机型号。
许多设计者在默认地遵循惯量匹配，并控制惯量比处于一个比较小的值，当负载惯量特别大时，往往不好调整出较小惯量比。
针对这种情况，该文通过试验研究了100倍系统惯量比的伺服电机驱动情况，验证伺服电机在实际应用中可输出的驱动性能，并结合测试数据讨论伺服电机的工作情况。
1 试验平台本次试验选用的伺服电机型号是西门子1FK7060-3BF71-1CH1，电机驱动器型号6SL3120-1TE15-0AD0，此电机的功率是1.5kW ，额定转速是3000r/min ，额定扭矩是4.7N ·m ，静态扭矩是6.0N ·m ，转动惯量是12.5kg ·cm 2，特性曲线图如图1所示。
为了使试验数据与理论对比更真实，搭建了试验平台，如图2所示。
在试验平台中，传动结构是伺服电机通过联轴器直连负载进行旋转运动，以消除传动系统中的摩擦力。
为消除负载对电机输出轴的径向力影响，在结构上设计为电机垂直安装，负载重心与电机轴重心重合，负载由电机轴轴向承担。
为避免负载自重对电机轴工作时的影响，控制设计负载质量小于电机轴允许的轴向负载，负载件材料主要选用铝材，负载件由转盘、MLM24联轴器、铝材材料（40型材L =0.9m ）和2个内六角螺栓组成，完整的负载模型如图3所示。
旋转轴绕负载坐标系Z 轴旋转。
经过三维软件计算负载模型的准确质量和惯量，负载总质量为3.13kg ，负载总惯量L zz =1263.41kg·cm 2，负载惯量相当于100倍电机惯量（12.5kg·cm 2）负载。
636 交流伺服系统的转动惯量辨识及调节器参数自整定
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D8 9 <$ : B B C 8 9 :; C 8 9 <$ := F E 8 9 : = ’ . * $= F D8 9 <$ : D8 9 <$ :; /I8 9 <$ :< /I8 9 <* : = F .
交 流 电 机 在 伺 服 系 统 的 应 用 中= 负载转动惯量 的变化会对系统的机械特性造成明显的影响 G 伺服 系统的良好动态和静态特性需要实现对转动惯量的 鲁棒控制 G E首先辨识 万其中一种比较简单的方法是 方数据 出 电 机转子和负 载 的 转 动 惯 量 = 然后根据辨识值对
图 1 二惯性系统机械模型
3 调节器参数的自整定
3 2 1 一惯性系统的自整定方案 一惯性机械系统的控制系统中速度环框图如图 -所示 + 图中带 Y 者为设定值 #Z[#Z\分别为 速度 调节器的比例系数和积分系数 #] 为 [ 为极对数 #^ _ ‘ 转子 永磁体 基 波 励 磁 磁 场 链 过 定 子 绕 组 的 磁 链 #9 和 a 分别为定子相电阻和电感 +
图 g 典型三阶系统的幅频响应
图 /中 !7 4和 7 - 为转折频率 #7 W 为截止频率 + 幅频响应中 h 若要 &7 ( 7 4 是一个重要的参数 + 获得最小的闭环幅频响应幅值 :c #应满足 ! 8i ] 7 7 h hD 4 W & # & # 7 hD 4 7 W 4 此时 , 4 .
! 机械参数辨识
! B ! 一惯性系统转动惯量辨识算法 当 负 载 与 电 机 为 刚 性 联 结 时= 离散的交流电机 机械运动方程为 E > /I8 9 <$ :< ?
伺服电机转动惯量辨识方法的研究
交流伺服系统作为机电一体化的系统，在对电机要求高性能、高可靠性以及高稳定性的领域中占有极 其重要的地位［1］o由于永磁同步电机相比于其他电机来说可靠性更高 ，因此在伺服领域中的运用已经越 来越广泛。在实际的伺服系统应用中，长时间运行的电机工况复杂，导致电机的某些参数发生改变，从而 影响系统的控制性能.所以，对电机参数进行实时辨识显得尤为重要，而电机的转动惯量又是其中的关键 参数［2］o因此，能够实时辨识得到电机的转动惯量，对保证伺服系统稳定性以及提高控制性能具有重要 的研究意义。
限定在［Vmin, VmJ内，粒子的位置也是限定在［X/i”，XmaI］内，这样就对粒子自身和粒子群体的学习
行为进行了约束，使得粒子尽可能在可行域中进行搜索。因此，在这里引入了罚函数。罚函数的目的是为
第6期
任丽晔,等:伺服电机转动惯量辨识方法的研究
13
了解决非线性约束问题，在目标函数上加入一种带有惩罚性质的函数，来进行惩罚违反约束条件的迭代
1永磁同步电机模型分析
考虑到永磁同步电机的强耦合问题，采用了矢量控制方法来进行对永磁同步电机的控制［5-7］ o矢量控
制的思想是将电机的三相定子电流形成的静止abc坐标系通过Clark坐标变换为两相静止邙坐标系,再通
过Park变换为两相旋转的dq坐标系。永磁同步电机以下简称PMSM。 PMSM的电磁转矩方程［4］为：
最佳位置为Pgd，其中i =1，2,…，m; d =1，2,…，m。可得到如下的迭代公式［9］：
+ 1) ( ( ( ) ( ( ) 匕d (k
= eVd k) +C］ r pd k)-兀(k) +C2 r Pgd (k) -XU k) ,
(6)
Xd (k+1) = xid (k) V+ ,d (k+1) ,
伺服电机模型参数在线辨识研究
本科生毕业设计（论文）题目：伺服电机模型参数在线辨识研究伺服电机模型参数在线辨识研究摘要在伺服电机的研究过程中，由于负载变量的变化，可能会出现经典控制器参数不匹配的情况，导致实验结果出现波动与误差，使控制性能恶化。
因此，具备参数在线辨识能力在高性能的伺服电机中是必备的。
本次论文通过阐述理论和实验测试对伺服电机模型参数在线辨识进行了深入的研究。
首先，对参数在线辨识的方法进行简单的阐述，包括：模型参考自适应法、梯度校正参数估计法、最小二乘参数估计法，本文在此基础上选择其衍生方法：带遗忘因子的递推最小二乘法对参数进行在线辨识。
研究表明：模型参考自适应法不能兼顾收敛速度和辨识的精度，梯度校正参数估计法算法简单易懂，实时计算量小，但是收敛速度慢，而最小二乘法原理简单，收敛较快，容易理解，易于编程实现，因此在系统参数估计中被大量使用。
其次，在建立数学模型的基础上以自校正PID结构设置控制器，自校正PID控制器以常规PID为基本形式，引入带遗忘因子的递推最小二乘法估计对象参数，并将估计的参数按极点配置法进行设计。
自校正PID控制是自校正控制思想和常规PID控制思想结合的产物，具有调整参数少、自适应能力强的优点，能随对象特性变化在线修改参数。
最后，搭建基于DSP的直流伺服电机实验平台，进行测速算法和参数辨识的实验研究，采用DSP编程，在实际系统上对自校正控制进行试验测试，观察其实验结果与数据。
论文研究成果可以在实际直流伺服电机实验平台中得到较好的应用，以提高系统的性能指标。
关键词：“伺服电机”“在线辨识”“自校正PID”“DSP编程”Research on Online Identification of Servo Motor ModelParametersAbstractDuring the research of servo motor, due to the change of load variables, the mismatch of classical controller parameters may occur, resulting in fluctuations and errors in the experimental results, which deteriorates the control performance.Therefore, a high-performance servo motor model requires the ability to parameterize online identification.In this thesis, through the theory, simulation and experimental test, the on-line identification of servo motor model parameters is deeply studied.Firstly, the method of parameter online identification is briefly described, including: model reference adaptive method, gradient correction parameter estimation method, least squares parameter estimation method (including batch least squares method, recursive least square method, forgetting factor delivery). Based on the series of derivative algorithms such as least squares method, this thesis chooses the recursive least squares method to identify the parameters online. The research shows that the model reference adaptive method can not balance the convergence speed and the accuracy of the identification. The gradient correction parameter estimation algorithm is simple and easy to understand. The real-time calculation is small, but the convergence speed is slow. The principle of least squares is simple, the convergence is fast, and it is easy to understand. It is easy to program and is therefore used extensively in system parameter estimation.Secondly, based on the establishment of the mathematical model, the self-correcting PID structure is used to set the controller for the servo motor. The design idea of the self-tuning PID controller is to use the regular PID as the basic form, introduce the recursive algorithm to estimate the object parameters, and press the estimation result. The pole configuration method is used to design the controller parameters. Self-tuning PID control is a combination of self-correcting control idea and conventional PID control idea. It combines the advantages of both, has the advantages of less adjustment parameters and strong self-adaptive ability, andcan modify parameters online with changes in object characteristics.Finally, a DSP-based DC servo motor experimental platform is built to carry out experimental research on speed measurement algorithm and parameter identification. The DSP is used to test and test the self-calibration control on the actual system, and the experimental results and data are observed. The research results of the thesis can be well applied in the actual DC servo motor experimental platform to improve the performance index of the system.Keywords:servo motor, online identification, self-calibration PID, DSP programming目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)第1章绪论 (1)1.1 课题背景及研究目的 (1)1.2 伺服系统参数辨识方法综述 (1)1.3 主要研究内容 (2)第2章直流伺服电机控制与驱动 (2)2.1 引言 (2)2.2 直流伺服电机工作原理 (3)2.3 直流伺服电机的控制与驱动 (4)2. 4直流伺服电机的测速原理与算法实现 (6)2. 5 本章小结 (7)第3章系统辨识 (7)3.1引言 (7)3.2系统辨识基本原理 (8)3.2.1 系统辨识的定义及其分类 (8)3.2.2 基本原理 (8)3.3最小二乘参数估计法 (9)3.3.1 递推最小二乘法 (9)3.3.2 遗忘因子递推最小二乘法算法实现 (10)3.4自校正PID控制系统 (11)3.5本章小结 (13)第4章DSP控制器原理与应用 (13)4.1引言 (13)4.2 F28335的结构原理 (13)4.2.1 F28335的内部结构 (14)4.2.2 F28335的CPU (14)4.2.3 F28335的存储器配置 (15)4.2.4 F28335的时钟及其控制 (15)4.3增强型正交编码模块 (16)4.4实验平台的测试与实现 (19)4.5本章小结 (21)结论 (22)参考文献 (23)致谢 (24)伺服电机模型参数在线辨识研究第一章绪论1.1课题背景及研究目的伺服系统在工业生产中所占比重越来越大，性能要求也越来越高，在数控机床、机器人控制、航空航天以及柔性制造系统等产业得到了广泛的发展与应用。
伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化
No.4Apr.2021第4期2021年4月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Techninue文章编号：1001 -2265(2021)04 -0096 -04DOI : 10.13462/j. cnki. mmtamt. 2021.04. 023伺服系统转动惯量辨识及控制器PI 参数优化孙彦瑞，苏成志（长春理工大学机电工程学院，长春130000）摘要:在机器人运行时，为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗 扰动能力，并避免出现震荡、谐振的状况，从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。
提出一种 基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法，对普通粒子群优化算法进行改进。
该算法以伺服系 统控制模型中的速度控制器为核心，实时辨识负载转动惯量值，使伺服系统内部控制参数根据实际 工况调节；运用该辨识值，通过计算得到速度控制PI 参数值，并实时修正速度控制器PI 参数值。
MATLAB/SIMULINK 仿真结果表明，与传统的粒子群优化算法相比，无论在电机启动过程中、还是 负载扰动下，该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。
关键词：转动惯量；非线性动态学习因子；粒子群优化算法；速度控制器PI 参数中图分类号:TH166 ；TG506 文献标识码:AServo System Inertia IdenhPcahon and Controller PI Parameter OptimizationSUN Yan-rui , SU Cheng-zhi(School of Mechanical and Electrical Engineering , Changchun Univvrsity of Science and Technolo/y , Changchun 130000, Ch/ia )Abstrach : During the operation of the robot , in order to make the servo motor achieve the target speed un der the optimal performance , and have stronger anti-disirbance ability in the working proces s , and to a void the prob —m of vibration and resonance , resulting in a serous reduction in the dynamic stability of the robot. The coniol model of servo motor is analyzed , and a particle swarm optimization algorithm based on nonlmear dynamic learning factor is proposed. The algorithm ties the speed conioller in the servo system coniol model as the core , and can identify the loadz moment of inertia in real time , so that the internaicontrol parameters of the s ervo system can be adjusted according to the acial condbions. By using the i dentification value , the PI parameter value of the speed control is obtained through calculation , and the PI parameter value of the speed conioller is corrected in real time. The results of MATLAB/SIMULINK sim ulation show that compared with the traditional pakWle swarm optimization algorithm , this method has fas ter response speed , higher control accuracy and stronger anti-interference ability , whether in the motorsha+hing p+oce s o+unde+hheload dishu+bance.Key wois : moment of inertia ； nonlinear dynamic learning factor ； particle swarm optimization tgoriim ； speed conho l e+PIpa+amehe+0引言机器人在运行时，每个轴的负载转动惯量与负载 扭矩随着机器人的姿态的变化而变化;伺服系统对负 载转动惯量的辨识精度、辨识快慢，决定着伺服系统运 行的稳定性、精确性与快速性。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。