第7期 2016年7月
组合机床与自动化加工技术
Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique
文章编号：10012265(2016)07004504
D0I:10.13462/j.cnki.mmtamt.2016.07.013
No.7 Jul.2016
永磁同步电机转动惯量在线辨识关键技术研究
刘辉,2，王志成2,3，何平2,3，魏朋涛1,2
（1.中国科学院研究生院，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.沈阳高精数控技术有限公司，沈阳110168）
摘要：针对工程实践中电机转动惯量在线辨识方法中输入参数的异步性和噪声干扰，采用基于模型参考自适应的转动惯量辨识方法，并使用跟踪微分器对输入参数进行预处理来解决以上问题。对模型参考自适应和跟踪微分器这两种关键技术进行研究，为工程应用中普遍得不到理想转动惯量辨识结果的在线辨识方法提供了一个比较好的解决思路。实验表明：经过跟踪微分器预处理后，基于模
型参考自适应的转动惯量在线辨识方法能获得比较理想的辨识效采。关键词：永磁同步电机；电机转动惯量；在线辨识；模型参考自适应
中图分类号：TH166；TG506
文献标识码：A
Researches on the Key Technologies of Online Identification of Inertia of PMSM
LIU Hui '.2, WANG Zhi-cheng23,HE Ping2.3, WEI Peng-tao'.2
(1. Graduate School of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China;2. National Engineering Re search Center for High-end CNC,Shenyang Institute of Computing Technology,Chinese Academy of Sciences, Shenyang110168,China）
Abstract: To deal with the asynchronism and noise interference of inputs of online identification of motor in-ertia in engineering practice, motor inertia identification based on Model Reference Adaptive Algorithm(MRAA) and Tracing Differentiator(TD) were proposed to preprocess the inputs mentioned above. While the results of inertia identification online were not good enough in engineering application, researches on MRAA and TD these key technologies of online identification of inertia of PMSM could offer a better solu-tion. The experiments have shown that the MRAA could get more ideal results after the preprocessing of TD.
Key words: PMSM;motor inertia;online identification;model reference adaptive
0引言
随着永磁交流伺服系统的应用更加广泛，以高精度、高速度为特点的高性能伺服驱动系统的研究引起控制界广泛关注。在工程应用中，电机转动惯量是控制系统中变化相对频紧的重要参数，当电机负载转动惯量变化时，会明显影响伺服系统的控制性能。为达到伺服系统高性能这一目标，需要对转动惯量进行辨识。伺服控制系统在运行时，电机转动惯量很难直接测量，通常采用基于模型参考自适应的在线辨识方法获得(1-2)。仿真实验中，该法能获得比较好的辨识效果，但是应用到工程实践并不能获得理想的结果。主要的原因有两点：一是模型参考自适应的两个输人参数可能存在偏移，即两个参数并不是同一时刻的采样值；二是输入参数存在着噪声干扰，需要进滤波。针对前者，要保证反馈速度和反馈转矩采样的同时性，但实际工程中反馈速度通常是通过记录电机转子在一个采样周期内的转角偏移量计算得来。相比之下，反馈速度表示的是前一个周期的平均速度，而反馈转矩是当
收稿日期：201508-17修回日期：2015-09-15
前时刻的转矩，微小的采样时间偏差会导致不准确的辨识结果。反馈转矩通过反馈电流计算得到，反馈电流和反馈速度因受到噪声干扰，也会导致辨识效果不理想。国内外相关领域对以上问题并没有充分研究，实际工程中可能通过使用高精度的电机或深层次滤波来解决，带来的副作用是成本高昂或者辨识速度缓慢。鉴于以上因素，本文提出使用跟踪微分器对采样值进行预处理操作，处理得到电机转子位置的微分信号和 9轴电流的跟踪信号作为模型参考自适应的输人[34]。结合模型参考自适应和跟踪微分器，对永磁同步电机转动惯量在线辨识中这两种关键技术进行研究，并在
伺服平台上进行验证实验。 1模型参考自适应技术
模型参考自适应原理
1.1
模型参考白适应系统（ModelReferenceAdaptive System，MRAS）由参考模型、可调模型和自适应算法三部分组成[3]。MRAS结构如图1所示。可调模型对
*基金项目："高档数控机床与基础制造装备“国家科技重大专项数控机床精度保持性技术研究（2014ZX04014021）
作者简介：刘辉(1990—），男，湖北仙桃人，中科院沈阳计算所硕士研究生，研究方向为伺服控制，（E-mail)leo2013@mail.ustc.edu.cn。万方数据