[发明专利]匀速和变加速运动状态分离的永磁同步直线电机摩擦力辨识方法

说明书

本发明公开了一种匀速和变加速运动状态分离的永磁同步直线电机摩擦力辨识方法，首先，根据摩擦力特性构建摩擦力模型，其中包含匀速摩擦力模型和变加速摩擦力模型；其次，计算匀速摩擦力实际值，结合列文伯格‑马尔夸特算法，利用容差的限制条件，对进行辨识；再次，计算出变加速摩擦力实际值，进一步完成变加速摩擦力的辨识；最后，将匀速摩擦力、变加速摩擦力相加，完成摩擦力的辨识。

技术领域

本发明涉及永磁同步直线电机技术领域，具体涉及一种匀速和变加速运动状态分离的永磁同步直线电机摩擦力辨识方法。

背景技术

永磁同步直线电机(PMSLM)具有推力密度大、动态响应快等特点，被广泛应用于伺服控制领域。在实际应用中，伺服系统的控制常需要摩擦力信息进行补偿，若摩擦模型不够准确，会造成控制性能下降；另一方面，PMSLM动子的位置响应也会受到摩擦力非线性特性的影响。在此背景下，各类摩擦力辨识算法被相继提出，而摩擦力辨识算法通常分为三个步骤：摩擦力模型构建、实际摩擦力观测、摩擦力辨识。

在摩擦力模型的构建上，传统的方法主要分为三类：第一种是对已有的摩擦模型比如库伦-粘滞模型等的速度相关项进行增改，但该类模型并未考虑其它因素的影响，仍认为摩擦力只与速度相关，无法解释摩擦力的滞回、不对称等现象。第二种是考虑更多的系统状态变量，例如Dahl模型、LuGre动态摩擦模型等，这类模型相比第一类模型能够更好地描述摩擦力的动态性能，但由于引入了中间变量，在辨识过程中存在一定的困难；第三种则考虑了温度等外部因素的影响，有效提高了模型精度，但也需要实验平台拥有更完善的配套设备，同时模型所需辨识参数明显增多。

在实际摩擦力的观测上，通常以控制对象的运动方程为基础进行计算，需要动子质量、电磁推力已知，并且要根据所构建的摩擦力模型具体分析。

在摩擦力的辨识上，传统的方法主要分为线性辨识和非线性辨识。线性辨识主要针对线性摩擦力模型，常常采用最小二乘法、模型参考自适应等在线辨识算法或者利用特定的激励信号进行辨识，但这种方法的辨识结果容易受参数耦合、摩擦力模型不准确的影响，精度较低。非线性辨识主要针对非线性摩擦力模型，所需辨识的模型复杂程度较高，常利用智能算法、高斯牛顿法等的迭代拟合思想进行辨识，非线性模型所需辨识的参数通常远多于线性模型，算法一次性辨识过多的参数会造成精度较低、求解陷入局部最优等问题。

发明内容

针对现有技术的缺陷和不足，针对如何进行摩擦力准确建模并辨识的问题，本发明提出了一种匀速和变加速运动状态分离的永磁同步直线电机摩擦力辨识方法，以解决传统方法存在摩擦力建模困难、模型复杂、辨识不准确等难题。首先，根据摩擦力特性构建摩擦力模型F_model，其中包含匀速摩擦力模型F_{model_V}和变加速摩擦力模型F_{model_A}；其次，计算匀速摩擦力实际值F_{fact_V}，结合列文伯格-马尔夸特(L-M)算法，利用容差的限制条件，对F_{model_V}进行辨识；再次，计算出变加速摩擦力实际值F_{fact_A}，进一步完成F_{model_A}的辨识；最后，将F_{model_V}、F_{model_A}相加，完成F_model的辨识。

为实现上述目的，本发明具体采取如下技术方案：