[发明专利]一种基于高阶滑模观测器的电机机械参数辨识方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于高阶滑模观测器的电机机械参数辨识方法及系统，包括如下步骤：将电机运行于相同加速度、不同转速的两个工况下，并分别获取高阶滑膜观测器的输出信号，再计算出摩擦系数估计值；消除摩擦系数误差的影响并获取电机运行于不同加速度两个工况下的高阶滑膜观测器的输出信号，再计算出转矩惯量估计值；消除摩擦系数误差以及转矩惯量误差的影响，并获取电机运行于一工况下的高阶滑膜观测器的输出信号，再计算出负载转矩估计值。该方法实现了机械参数辨识，提高了机械参数辨识结果的准确性，提升了机械参数辨识的应用价值。

技术领域

本发明属于电机技术领域，具体涉及一种基于高阶滑模观测器的电机机械参数辨识方法及系统。

背景技术

在高性能的伺服控制系统中，电机的机械参数包括摩擦系数、转动惯量对系统性能至关重要。但在伺服系统中，面临着摩擦系数变化、转动惯量变化剧烈以及负载突变的工况，使伺服电机控制的动态响应速度降低，因此电机机械参数辨识成为了伺服控制领域的主要研究方向之一。譬如永磁同步电机具有高精度、高效率、高转速、高可靠性以及优良的控制性能，被广泛的用于伺服驱动工况下，其电机机械参数辨识成为主要研究内容。

电机机械参数辨识主要有参数自适应法、模型参考自适应法、最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法、观测器法。然而，模型参考自适应法不能实现对负载转矩的估计，降低了系统的控制性能。参数自适应方法较为复杂，实现困难并且对系统增加敏感。采用最小二乘法或者卡尔曼滤波方法进行参数估计所需的时间较长，并且其收敛取决于系统的初始状态。观测器法主要分为扰动观测器和滑模观测器两种。采用扰动观测器进行机械参数辨识尽管可以实现对电机参数的辨识，但是系统的鲁棒性差。相比之下，采用滑模观测器具有参数敏感性差和系统鲁邦性强等优点，因此得到更为广泛的应用。但是传统的低阶滑模观测器存在自身的抖振现象及响应速度慢等问题，因此需要在系统中增加滤波器，得到更加精确的辨识结果，但这会导致辨识结果的延时以及幅值衰减等问题，这样又会降低辨识结果的精确度。因此，为了提高电机机械参数辨识的精确度，研究一种采用高阶滑模观测器实现机械参数的辨识极其重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于高阶滑模观测器的电机机械参数辨识方法及系统，其可以得到电机摩擦系数估计值、电机转矩惯量估计值、以及实时的负载转矩估计值，实现了机械参数辨识，其过程无需滤波器，因此不存在相位延时和幅值衰减问题，相较于加入了滤波器的传统低阶滑模观测器，本发明提高了机械参数辨识结果的准确性，提升了机械参数辨识的应用价值。

一方面，本发明提供一种基于高阶滑模观测器的电机机械参数辨识方法，包括如下步骤：

S1：将电机运行于相同加速度、不同转速的两个工况下，并分别获取高阶滑膜观测器的输出信号；

其中，高阶滑膜观测器的输出信号、电机摩擦系数、电机转矩惯量以及负载转矩的关系式如下：

式中，为当前时刻t高阶滑膜观测器的输出信号，为电机转矩惯量误差，ΔB为电机摩擦系数误差，为当前时刻t电机的加速度，w(t)为当前时刻t电机的转速，T_L为负载转矩，Q为负载转矩估计值的微分；

所述高阶滑膜观测器是依据电机机械方程构建，所述高阶滑膜观测器的输入数据至少包含电机转速，还包含电磁转矩或当前电机q轴电流实际值；

S2：根据步骤S1中两个工况下高阶滑膜观测器的输出信号计算出电机摩擦系数误差值，并基于电机当前的摩擦系数计算出摩擦系数估计值；

S3：消除摩擦系数误差的影响并获取电机运行于不同加速度两个工况下的高阶滑膜观测器的输出信号，以及基于高阶滑膜观测器的输出信号、电机摩擦系数、电机转矩惯量、负载转矩的关系式计算出电机转矩惯量误差值，并基于电机当前的转矩惯量计算出转矩惯量估计值；