[发明专利]一种双电机耦合条件下利用电流实现电机遇阻检测的方法有效

专利信息
申请号: 202010989174.0 申请日: 2020-09-18
公开(公告)号: CN112366987B 公开(公告)日: 2022-12-06
发明(设计)人: 陈成特;顾敏明;韦亚杰;潘海鹏;陆凯元 申请(专利权)人: 绍兴康拓传动科技有限公司
主分类号: H02P5/68 分类号: H02P5/68;H02P7/03;H02P7/28;G01R31/34;G01R19/25
代理公司: 镇江禹墨专利代理事务所(普通合伙) 32611 代理人: 杨雪琴
地址: 312500 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 电机 耦合 条件下 利用 电流 实现 机遇 检测 方法
【权利要求书】:

1.一种双电机耦合条件下利用电流实现电机遇阻检测的方法,其特征在于,包括:

步骤一:采用交叉耦合控制算法以PWM的形式得到电机电压;

步骤二:通过电流采样电路采集流经电机的电流;

步骤三:对电流数据进行卡尔曼滤波;

步骤四:计算电动升降桌遇阻电流阈值;

步骤五:对实时卡尔曼滤波后的数据与遇阻电流阈值进行比较,判断电动升降桌是否遇阻;

所述步骤三对电流进行卡尔曼滤波的步骤如下:先计算出电流的平均值;再建立电机状态空间模型与离散化电机状态空间模型;再对电流数据进行稳态卡尔曼滤波得到电流最优估计值;

1)计算电流平均值

MCU控制器重复采集流经电机的电流信号并转化成ADC值N次,取平均值作为预处理;

2)建立电机状态空间模型:

电机电流与电机输入电压的关系如下:

H=[1 0]

x=[Id ω]T,u=[Ud Tl]T,y=Id,w=[0 uv]T

其中x为本系统的状态变量矩阵,y为系统的输出变量矩阵,u为系统的输入变量,A为系统参数矩阵,B为输入矩阵,H为输出矩阵,w是升降桌的设备噪声,协方差为Q,均值为0的正态分布;v是升降桌的测量噪声,协方差为R,均值为0的正态分布;Ke是反电动势常数,L是电机电枢电感,Kt是转矩常数,Bu是粘性摩擦系数,J是转动惯量,Id是电机电枢电流,R是电机电枢电阻,Ud是电机电枢电压,其中Ud是根据步骤一交叉耦合算法输出的电压,其以PWM形式存在,直接作用在直流电机两端,

3)建立离散化电机状态空间模型:

为便于MCU控制器编程,需将模型进行离散化处理,方法如下:

y(k)=Hx(k)+v(k)

其中,x(k+1)为第k+1次的状态变量矩阵,y(k)为第k次的输出矩阵,u(k)为第k次的系统输入,w(k)为第k次的过程噪声,v(k)为第k次的测量噪声,Id(k+1)为第k+1次的电枢电流数据,ω(k+1)为第k+1次的电机角速度数据,Ud(k)为第k次的电机电枢电压,Tl(k)为第k次的转矩数据,为系统参数矩阵,Γ为输入矩阵,H为输出矩阵,Ts是一个采样周期,Tl是负载转矩;

4)计算稳态估计误差协方差矩阵P方法如下:

其中Γ已在步骤三的3)中求出,

计算稳态卡尔曼增益K方法如下:

K=PH(HPHT+R)-1

5)对步骤1)得到的电流平均值进行稳态卡尔曼滤波,

根据第K-1时刻的状态预测第K时刻的先验估计再计算电流最优估算值作为滤波结果,

稳态卡尔曼滤波方法如下:

K∞是稳态估计协方差矩阵,其作用为给先验估计与测量值y(k)设计权重。

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