[发明专利]一种机器人关节电机参数辨识与控制参数自整定方法

说明书

本发明公开了一种机器人关节电机参数辨识与控制参数自整定方法，采用永磁同步电机矢量控制方法对机器人关节电机进行控制，在线采集关节电机电压、电流及转速，首先通过基于遗忘因子的最小二乘算法(RLS)对关节电机电阻、电感及磁链进行初步辨识，再将辨识值作为模型参考自适应算法(MRAS)初值，进一步在线辨识关节电机参数，提高了辨识速度以及精度。最后基于关节电机电阻及电感辨识值，对关节电机电流环PID控制参数在线自整定，实现机器人关节电机电流高性能控制。本发明针对机器人关节电机参数具有辨识速度快、辨识精度高的优点，并且能实现关节电机控制参数快速在线自整定，提高关节电机控制性能。

技术领域

本发明涉及电机控制领域，尤其涉及一种机器人关节电机参数辨识与控制参数自整定方法。

背景技术

在工业生产、生活服务、医疗、航空航天等相关领域，机器人扮演着越来越重要的角色。机器人关节所用伺服电机永磁同步电机的控制性能，对机器人运动控制起着至关重要的作用。永磁同步电机在工作过程中，随着工作时间增加温度升高，电机定子电阻、转子磁链参数均会发生变化，电机定子电感与转子磁链还会受磁路饱和的影响，为了获得更优异的控制性能，需要准确的辨识电机参数，从而实现电机控制参数的在线自整定以达到更优的控制性能。

目前主要的辨识算法包括最小二乘法及其推导算法、模型参考自适应方法、扩展卡尔曼滤波方法和智能算法。最小二乘法辨识过程简单且收敛速度较快，但辨识精度受噪声干扰及转速波动影响。模型参数自适应法具有算法简单和易于实现的优点，但其收敛速度及精度受初值影响较大。扩展卡尔曼滤波要进行大量矩阵和矢量运算，辨识参数较多时计算非常复杂。智能算法存在前期需要数据量大、计算复杂度很大和对硬件的要求很高等问题。

发明内容

本发明针对现有技术不足，公开了一种机器人关节电机参数辨识与控制参数自整定方法。

为实现上述技术目的，本发明采用了以下技术方案：一种机器人关节电机参数辨识与控制参数自整定方法，包括如下步骤：

(1)基于矢量控制方法，采用多环路PID伺服控制方法，控制机器人关节电机运动，采集采集关节电机d轴电压u_d、d轴电流i_d、q轴电压u_q、q轴电流i_q以及电机转子电角速度ω_e。

(2)建立永磁同步电机数学模型，利用基于遗忘因子的递推最小二乘算法辨识关节电机的定子电阻R_s、永磁磁链ψ_f和d-q轴电感L_s；

(3)将步骤(2)辨识出的定子电阻R_s、永磁磁链ψ_f和d-q轴电感L_s作为模型参考自适应算法的输入初始值，进一步准确辨识，输出辨识后的定子电阻永磁磁链和d-q轴电感

(4)基于步骤(3)进一步准确辨识的定子电阻永磁磁链和d-q轴电感实时更新最优的关节电机的电流环PID控制参数，对关节电机的电流环PID控制参数实现在线自整定。

进一步地，所述步骤(2)包括以下子步骤：

(2.1)建立永磁同步电机数学模型，公式如下：

其中，u_d是关节电机d轴电压，u_q是关节电机q轴电压，i_d是d轴电流，i_q是q轴电流，L_d是d轴电感，L_q是q轴电感，ω_e是电机转子电角速度，R_s是定子电阻，ψ_f是永磁磁链