伺服在线惯量辨识研究结果

交流伺服系统实时惯量辨识方法综述

第10期2017年10月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing TechnitjueNo. 10Oct. 2017文章编号：1001 -2265 (2017) 10 -0001 -05D01：10. 13462/j. cnki. mmtamt. 2017. 10.001交流伺服系统实时惯量辨识方法综0!王朔1!2,于东2,3,王志成2,3,刘京航1!2,王昱忠1!2,杜少华3(1.中国科学院大学，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•沈阳高精数控智能技术股份有限公司，沈阳110168)摘要：交流祠服系统的参数实时辨识是实现高性能控制的前提。

其中，转动惯量是最为关键的参数，其辨识值是控制器参数整定的基础，保证了系统的动态性能。

近年来实时惯量辨识技术获得国内外学者的广泛关注并取得了大量的研究和应用成果。

文章在此基础上，综述了针对单惯量和双惯量系统模型的实时惯量辨识方法及取得的最新研究进展，分析了各种方法在工程领域的应用。

总结现有研究成果及亟待解决的问题，并对将来的研究方向进行了展望。

关键词：交流1服系统；电机转动惯量；负载惯量；实时辨识中图分类号:TH 113;TG 506 文献标识码:AA Survey of Real-time I nertia I dentification Methods for AC Servo SystemWANGShuo 1’2，YUDong 2’3，WANG Zhi -cheng 2’3，LlUJing -hang 1’2，WANG Yu -zhong 1’2，DUShao -hua 3 (1. University of Chinese Academy of Sciences ，Beijing 100049，China ; 2. National Engineering Center for High-end CNC ，Shenyang Institute of Computing Technology ，Chinese Academy of Sciences ，Sheny ang 110168 ’China )Abstract ： Real-time identification of AC ser^o system parameters is the prerequisite for high-performance control . Among them ，motor inertia is tlie most critical parameter ，which value is tlie basis of contxt^ller pa rameter setting and to ensure the dynamic performance of tlie system . In recent years ，real-tim tification technology has been widely concernedfrom domestic and foreig^n researchers and has made aresearch and application results . This paper reviews tlie real-time inertia identification metliods for single in ertia and dual inertia system m odels and the latest researcli progresses ，analyzes the application of various methods inengineering field . S ummarizetheexisting research results andproblemstobeand prospect th ie future research direction .Key words ： AC ser'vo system ；motor inertia ；load inertia ；real-time identification0引言交流伺服系统是机电一体化的核心执行部件，在工业机器人、航天航空、新能源汽车、高精数控机床等对电机性能要求较高、运行可靠性要求较强的领域中是必不可少的组成部分。

伺服系统转动惯量辨识及其应用

Ａｂｔａｃｓｒｔ：Ｔａｔａｄａｃｒｔｄｅｔｆｃｔｎｏｎｒｉｎｓｒｏｓｓｅｉｎｉｏｔｎａｔｏｈｒｃｓｎｈｅｆｓｎｃｕａｅｉｎｉａｉｆｉｅｔａｉｅｖｙｔｍｓａｍｐｒａｔｐｒｆｔｅｐｏｅｓｉｉｏ
第４４卷第ｌ０期
２１年０１
徽电机
ＭＩＣＲＯＭＯＴＯＲＳ
Ｖｏ－ｌ４４．Ｎｏ０．１０ｃ．０１ｔ２１
ｌ０月
伺服系统转动惯量辨识及其应用
卢少武，唐小琦，宋宝
（中科技大学国家数控技术研究工程中心，武汉华４０７）３０４
ｔｉａ，ｔｒｕｈｈｄｅｔｆｃｔｎｆｉｅｔｈｏｇｔｅｉｎｉａｉｏｎｒｉｐｒｍｅｅｓｓｅｄ—ｏｐｃｎｒｌｆｓｒｏｙｔｍｃｎｂｅｅｆｃｉｅｙｉｏａ，ａａｔｒｐｅｌｏｏｔｏｏｅｖｓｓｅａｆｅｔｖｌ
ｔｅｓｒｏｄｉｅｃｎｒｌｐｒｍｅｅｅｆｔｉｇｈｅｖｒｖｏｔｏａａｔｒｓｌ－ｕｎｎ．Ｔｈｒｒｗｏｍａｎｉｅｔｃｔｏｔｏｔｄｎｉｃｔｏｆｅｅａｅｔｉｄｎｉａｉｎｍｅｈｄｓｗｉｈｉｅｔｆａｉｎｏｉｆｉｉｅｔｎｒｉａ，ｎａｄｄｎｉｃｔｎｍｅｉｅｔａｉｍｅｈｄａｅｔｅｃｅｅａｉｎｎｄｅｅｅａｉｎ，ａｉｅｔｃｔｏｍｅｈｄｉｆｏｔｏｂｓｄｈａｃｌｒｔｏａｄｃｌｒｔｏｎｄｄｎｉａｉｎｉｆｔｏｂｓｄｏｈｄｌｒｆｒｎｅａａｔｖ．Ａｔｔｅｓｍｅｔｍｅｏｔｍａｅｖｏｔｏａａｔｒｒｅａｅｏｉｅ — ａｅｎｔｅｍｏｅｅｅｅｃｄｐｉｅｈａｉｐｉｌｓｒｏｃｎｒｌｐｒｍｅｅｓａｅｒｌｔｄｔｎｒ

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》一、引言伺服系统是现代机电控制系统中的关键组成部分，广泛应用于各类精密机械和自动化设备中。

而负载惯量辨识是提高伺服系统性能的关键技术之一。

准确辨识负载惯量能够为控制器提供更为精确的模型参数，从而实现对系统的快速响应和精确控制。

本文旨在研究高性能伺服装置中负载惯量的辨识方法，并探讨其在实际应用中的实现方式。

二、负载惯量辨识的重要性负载惯量是伺服系统中的一个重要参数，它反映了系统在运动过程中所具有的惯性大小。

在伺服系统中，负载惯量的准确辨识对于提高系统的动态性能和稳定性具有重要意义。

首先，准确的负载惯量辨识能够使控制器更好地预测系统的运动轨迹，从而实现对系统的快速响应。

其次，通过辨识负载惯量，可以优化控制器的参数设置，进一步提高系统的控制精度和稳定性。

最后，在系统故障诊断和维护方面，负载惯量辨识也具有重要作用，能够帮助技术人员快速定位问题并采取相应的解决措施。

三、负载惯量辨识方法的研究目前，针对伺服装置中负载惯量的辨识方法主要有以下几种：1. 理论计算法：根据机械系统的结构和质量分布，通过理论计算得到负载惯量。

这种方法简单易行，但计算精度受多种因素影响，如系统建模的准确性、参数测量的精度等。

2. 实验测量法：通过在系统中加入特定的激励信号，测量系统的响应数据，进而计算得到负载惯量。

这种方法具有较高的测量精度，但需要额外的实验设备和操作步骤。

3. 在线辨识法：通过在系统运行过程中实时观测和计算相关数据，实现对负载惯量的在线辨识。

这种方法不需要额外的实验设备，能够实时反映系统的动态特性，但计算复杂度较高。

四、高性能伺服装置负载惯量辨识方法的实现本文提出一种基于在线辨识的高性能伺服装置负载惯量辨识方法。

该方法通过在系统运行过程中实时观测电机的电流和速度数据，结合控制器的输出信号，利用先进的信号处理和参数估计技术，实现对负载惯量的在线辨识。

具体实现步骤如下：1. 数据采集：通过传感器实时采集电机的电流和速度数据，以及控制器的输出信号。

211167245_伺服电机驱动扭矩和惯量的研究与讨论

- 49 -工业技术工业自动化设备设计中多涉及伺服电机[1]选型问题，其中也多涉及系统中的惯量匹配[2]问题。

书籍和电机相关资料并没有针对系统惯量比的具体比值给出一个理论值，尽管个别书籍资料给出了一定的建议范围值，但也没有特别详细的解析，有些解释比较模糊。

在设计中也会多次遇到电机的驱动扭矩和转速虽然都已满足工作需求，但系统的惯量比较大，在参数上为将系统惯量比调整到较小的值，需要更换电机的型号，这样往往会选出大一个或两个规格的电机型号。

许多设计者在默认地遵循惯量匹配，并控制惯量比处于一个比较小的值，当负载惯量特别大时，往往不好调整出较小惯量比。

针对这种情况，该文通过试验研究了100倍系统惯量比的伺服电机驱动情况，验证伺服电机在实际应用中可输出的驱动性能，并结合测试数据讨论伺服电机的工作情况。

1 试验平台本次试验选用的伺服电机型号是西门子1FK7060-3BF71-1CH1，电机驱动器型号6SL3120-1TE15-0AD0，此电机的功率是1.5kW ，额定转速是3000r/min ，额定扭矩是4.7N ·m ，静态扭矩是6.0N ·m ，转动惯量是12.5kg ·cm 2，特性曲线图如图1所示。

为了使试验数据与理论对比更真实，搭建了试验平台，如图2所示。

在试验平台中，传动结构是伺服电机通过联轴器直连负载进行旋转运动，以消除传动系统中的摩擦力。

为消除负载对电机输出轴的径向力影响，在结构上设计为电机垂直安装，负载重心与电机轴重心重合，负载由电机轴轴向承担。

为避免负载自重对电机轴工作时的影响，控制设计负载质量小于电机轴允许的轴向负载，负载件材料主要选用铝材，负载件由转盘、MLM24联轴器、铝材材料（40型材L =0.9m ）和2个内六角螺栓组成，完整的负载模型如图3所示。

旋转轴绕负载坐标系Z 轴旋转。

经过三维软件计算负载模型的准确质量和惯量，负载总质量为3.13kg ，负载总惯量L zz =1263.41kg·cm 2，负载惯量相当于100倍电机惯量（12.5kg·cm 2）负载。

636 交流伺服系统的转动惯量辨识及调节器参数自整定

+ . ( .
D8 9 <$ : B B C 8 9 :; C 8 9 <$ := F E 8 9 : = ’ . * $= F D8 9 <$ : D8 9 <$ :; /I8 9 <$ :< /I8 9 <* : = F .
交流电机在伺服系统的应用中= 负载转动惯量的变化会对系统的机械特性造成明显的影响 G 伺服系统的良好动态和静态特性需要实现对转动惯量的鲁棒控制 G E首先辨识万其中一种比较简单的方法是方数据出电机转子和负载的转动惯量 = 然后根据辨识值对
图 1 二惯性系统机械模型
3 调节器参数的自整定
3 2 1 一惯性系统的自整定方案一惯性机械系统的控制系统中速度环框图如图 -所示 + 图中带 Y 者为设定值 #Z[#Z\分别为速度调节器的比例系数和积分系数 #] 为 [ 为极对数 #^ _ ‘ 转子永磁体基波励磁磁场链过定子绕组的磁链 #9 和 a 分别为定子相电阻和电感 +
图 g 典型三阶系统的幅频响应
图 /中 !7 4和 7 - 为转折频率 #7 W 为截止频率 + 幅频响应中 h 若要 &7 ( 7 4 是一个重要的参数 + 获得最小的闭环幅频响应幅值 :c #应满足 ! 8i ] 7 7 h hD 4 W & # & # 7 hD 4 7 W 4 此时 , 4 .
! 机械参数辨识
! B ! 一惯性系统转动惯量辨识算法当负载与电机为刚性联结时= 离散的交流电机机械运动方程为 E > /I8 9 <$ :< ?

伺服电机转动惯量辨识方法的研究

交流伺服系统作为机电一体化的系统，在对电机要求高性能、高可靠性以及高稳定性的领域中占有极其重要的地位［1］o由于永磁同步电机相比于其他电机来说可靠性更高，因此在伺服领域中的运用已经越来越广泛。在实际的伺服系统应用中，长时间运行的电机工况复杂，导致电机的某些参数发生改变，从而影响系统的控制性能.所以，对电机参数进行实时辨识显得尤为重要，而电机的转动惯量又是其中的关键参数［2］o因此，能够实时辨识得到电机的转动惯量，对保证伺服系统稳定性以及提高控制性能具有重要的研究意义。
限定在［Vmin, VmJ内，粒子的位置也是限定在［X/i”，XmaI］内，这样就对粒子自身和粒子群体的学习
行为进行了约束，使得粒子尽可能在可行域中进行搜索。因此，在这里引入了罚函数。罚函数的目的是为
第6期
任丽晔,等:伺服电机转动惯量辨识方法的研究
13
了解决非线性约束问题，在目标函数上加入一种带有惩罚性质的函数，来进行惩罚违反约束条件的迭代
1永磁同步电机模型分析
考虑到永磁同步电机的强耦合问题，采用了矢量控制方法来进行对永磁同步电机的控制［5-7］ o矢量控
制的思想是将电机的三相定子电流形成的静止abc坐标系通过Clark坐标变换为两相静止邙坐标系,再通
过Park变换为两相旋转的dq坐标系。永磁同步电机以下简称PMSM。 PMSM的电磁转矩方程［4］为：
最佳位置为Pgd，其中i =1，2,…，m; d =1，2,…，m。可得到如下的迭代公式［9］：
+ 1) ( ( ( ) ( ( ) 匕d (k
= eVd k) +C］ r pd k)-兀(k) +C2 r Pgd (k) -XU k) ,
(6)
Xd (k+1) = xid (k) V+ ,d (k+1) ,

伺服电机模型参数在线辨识研究

本科生毕业设计（论文）题目：伺服电机模型参数在线辨识研究伺服电机模型参数在线辨识研究摘要在伺服电机的研究过程中，由于负载变量的变化，可能会出现经典控制器参数不匹配的情况，导致实验结果出现波动与误差，使控制性能恶化。

因此，具备参数在线辨识能力在高性能的伺服电机中是必备的。

本次论文通过阐述理论和实验测试对伺服电机模型参数在线辨识进行了深入的研究。

首先，对参数在线辨识的方法进行简单的阐述，包括：模型参考自适应法、梯度校正参数估计法、最小二乘参数估计法，本文在此基础上选择其衍生方法：带遗忘因子的递推最小二乘法对参数进行在线辨识。

研究表明：模型参考自适应法不能兼顾收敛速度和辨识的精度，梯度校正参数估计法算法简单易懂，实时计算量小，但是收敛速度慢，而最小二乘法原理简单，收敛较快，容易理解，易于编程实现，因此在系统参数估计中被大量使用。

其次，在建立数学模型的基础上以自校正PID结构设置控制器，自校正PID控制器以常规PID为基本形式，引入带遗忘因子的递推最小二乘法估计对象参数，并将估计的参数按极点配置法进行设计。

自校正PID控制是自校正控制思想和常规PID控制思想结合的产物，具有调整参数少、自适应能力强的优点，能随对象特性变化在线修改参数。

最后，搭建基于DSP的直流伺服电机实验平台，进行测速算法和参数辨识的实验研究，采用DSP编程，在实际系统上对自校正控制进行试验测试，观察其实验结果与数据。

论文研究成果可以在实际直流伺服电机实验平台中得到较好的应用，以提高系统的性能指标。

关键词：“伺服电机”“在线辨识”“自校正PID”“DSP编程”Research on Online Identification of Servo Motor ModelParametersAbstractDuring the research of servo motor, due to the change of load variables, the mismatch of classical controller parameters may occur, resulting in fluctuations and errors in the experimental results, which deteriorates the control performance.Therefore, a high-performance servo motor model requires the ability to parameterize online identification.In this thesis, through the theory, simulation and experimental test, the on-line identification of servo motor model parameters is deeply studied.Firstly, the method of parameter online identification is briefly described, including: model reference adaptive method, gradient correction parameter estimation method, least squares parameter estimation method (including batch least squares method, recursive least square method, forgetting factor delivery). Based on the series of derivative algorithms such as least squares method, this thesis chooses the recursive least squares method to identify the parameters online. The research shows that the model reference adaptive method can not balance the convergence speed and the accuracy of the identification. The gradient correction parameter estimation algorithm is simple and easy to understand. The real-time calculation is small, but the convergence speed is slow. The principle of least squares is simple, the convergence is fast, and it is easy to understand. It is easy to program and is therefore used extensively in system parameter estimation.Secondly, based on the establishment of the mathematical model, the self-correcting PID structure is used to set the controller for the servo motor. The design idea of the self-tuning PID controller is to use the regular PID as the basic form, introduce the recursive algorithm to estimate the object parameters, and press the estimation result. The pole configuration method is used to design the controller parameters. Self-tuning PID control is a combination of self-correcting control idea and conventional PID control idea. It combines the advantages of both, has the advantages of less adjustment parameters and strong self-adaptive ability, andcan modify parameters online with changes in object characteristics.Finally, a DSP-based DC servo motor experimental platform is built to carry out experimental research on speed measurement algorithm and parameter identification. The DSP is used to test and test the self-calibration control on the actual system, and the experimental results and data are observed. The research results of the thesis can be well applied in the actual DC servo motor experimental platform to improve the performance index of the system.Keywords:servo motor, online identification, self-calibration PID, DSP programming目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)第1章绪论 (1)1.1 课题背景及研究目的 (1)1.2 伺服系统参数辨识方法综述 (1)1.3 主要研究内容 (2)第2章直流伺服电机控制与驱动 (2)2.1 引言 (2)2.2 直流伺服电机工作原理 (3)2.3 直流伺服电机的控制与驱动 (4)2. 4直流伺服电机的测速原理与算法实现 (6)2. 5 本章小结 (7)第3章系统辨识 (7)3.1引言 (7)3.2系统辨识基本原理 (8)3.2.1 系统辨识的定义及其分类 (8)3.2.2 基本原理 (8)3.3最小二乘参数估计法 (9)3.3.1 递推最小二乘法 (9)3.3.2 遗忘因子递推最小二乘法算法实现 (10)3.4自校正PID控制系统 (11)3.5本章小结 (13)第4章DSP控制器原理与应用 (13)4.1引言 (13)4.2 F28335的结构原理 (13)4.2.1 F28335的内部结构 (14)4.2.2 F28335的CPU (14)4.2.3 F28335的存储器配置 (15)4.2.4 F28335的时钟及其控制 (15)4.3增强型正交编码模块 (16)4.4实验平台的测试与实现 (19)4.5本章小结 (21)结论 (22)参考文献 (23)致谢 (24)伺服电机模型参数在线辨识研究第一章绪论1.1课题背景及研究目的伺服系统在工业生产中所占比重越来越大，性能要求也越来越高，在数控机床、机器人控制、航空航天以及柔性制造系统等产业得到了广泛的发展与应用。

伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化

No.4Apr.2021第4期2021年4月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Techninue文章编号：1001 -2265(2021)04 -0096 -04DOI : 10.13462/j. cnki. mmtamt. 2021.04. 023伺服系统转动惯量辨识及控制器PI 参数优化孙彦瑞，苏成志（长春理工大学机电工程学院，长春130000）摘要:在机器人运行时，为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗扰动能力，并避免出现震荡、谐振的状况，从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。

提出一种基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法，对普通粒子群优化算法进行改进。

该算法以伺服系统控制模型中的速度控制器为核心，实时辨识负载转动惯量值，使伺服系统内部控制参数根据实际工况调节；运用该辨识值，通过计算得到速度控制PI 参数值，并实时修正速度控制器PI 参数值。

MATLAB/SIMULINK 仿真结果表明，与传统的粒子群优化算法相比，无论在电机启动过程中、还是负载扰动下，该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。

关键词：转动惯量；非线性动态学习因子；粒子群优化算法；速度控制器PI 参数中图分类号:TH166 ；TG506 文献标识码:AServo System Inertia IdenhPcahon and Controller PI Parameter OptimizationSUN Yan-rui , SU Cheng-zhi(School of Mechanical and Electrical Engineering , Changchun Univvrsity of Science and Technolo/y , Changchun 130000, Ch/ia )Abstrach : During the operation of the robot , in order to make the servo motor achieve the target speed un der the optimal performance , and have stronger anti-disirbance ability in the working proces s , and to a void the prob —m of vibration and resonance , resulting in a serous reduction in the dynamic stability of the robot. The coniol model of servo motor is analyzed , and a particle swarm optimization algorithm based on nonlmear dynamic learning factor is proposed. The algorithm ties the speed conioller in the servo system coniol model as the core , and can identify the loadz moment of inertia in real time , so that the internaicontrol parameters of the s ervo system can be adjusted according to the acial condbions. By using the i dentification value , the PI parameter value of the speed control is obtained through calculation , and the PI parameter value of the speed conioller is corrected in real time. The results of MATLAB/SIMULINK sim ulation show that compared with the traditional pakWle swarm optimization algorithm , this method has fas ter response speed , higher control accuracy and stronger anti-interference ability , whether in the motorsha+hing p+oce s o+unde+hheload dishu+bance.Key wois : moment of inertia ； nonlinear dynamic learning factor ； particle swarm optimization tgoriim ； speed conho l e+PIpa+amehe+0引言机器人在运行时，每个轴的负载转动惯量与负载扭矩随着机器人的姿态的变化而变化;伺服系统对负载转动惯量的辨识精度、辨识快慢，决定着伺服系统运行的稳定性、精确性与快速性。

基于MRAI的伺服系统转动惯量辨识及改进研究

基于MRAI的伺服系统转动惯量辨识及改进研究董海军;段剑文【摘要】针对伺服系统控制参数自整定所需转动惯量参数的辨识问题,对基于模型参考自适应辨识(MRAI)思想的转动惯量辨识方法进行了研究.根据离散递推辨识机制构建了自适应辨识律,并通过分析辨识增益大小对惯量辨识响应的影响,提出了一种辨识增益自适应调整的改进算法;基于惯量辨识结果评价标准,建立了分段函数以实现辨识增益的动态调整;在仿真模型和实际系统中对不同辨识增益对惯量辨识的影响进行了对比测试.研究结果表明:改进的惯量辨识方法可以解决惯量辨识响应快速性和稳定性的矛盾,能够快速跟踪系统转动惯量的变化,可用于伺服控制参数的自整定.【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2018(035)009【总页数】5页(P959-963)【关键词】伺服;惯量辨识;模型参考自适应【作者】董海军;段剑文【作者单位】杭州桢正机器人科技有限公司,浙江杭州311121;杭州职业技术学院友嘉机电学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TH39;TP2730 引言随着自动化水平的提高，伺服系统的使用越来越广，而控制参数的自整定非常有必要。

为实现控制参数整定，通常需要知道整个机械系统的系统转动惯量[1]。

虽然可以通过机械部件的转动惯量折算来得到近似值，但是，当机械系统比较复杂时，转动惯量折算也容易出错，而且不一定准确。

因此，转动惯量的辨识是实现控制参数自整定的首要问题。

惯量辨识精度将影响使用整定控制参数时伺服系统响应是否能达到期望效果。

根据辨识原理不同，转动惯量辨识主要有以下几种方法：(1)加减速法[2-3]；(2)最小二乘法[4-5]；(3)模型参考自适应法等[6-9]。

其中，加减速法的原理最为简单，实现方便；最小二乘法和模型参考自适应法的原理较复杂、计算量较大，但可实现实时辨识。

本文将对基于模型参考自适应的转动惯量辨识方法进行推导分析，并针对方法中的关键参数即辨识增益提出一种自适应调整方法，以解决辨识响应快速性和稳定性的矛盾。

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》一、引言随着现代工业自动化程度的不断提高，高性能伺服装置在各类机械系统中的应用越来越广泛。

负载惯量作为伺服系统中的一个重要参数，对系统的动态性能和稳定性有着直接的影响。

因此，对负载惯量的准确辨识成为提高伺服系统性能的关键。

本文旨在研究高性能伺服装置负载惯量辨识方法，并探讨其实现过程。

二、负载惯量辨识的重要性负载惯量是伺服系统中的重要参数，它描述了负载的转动惯量大小。

在伺服系统中，惯量的变化将直接影响系统的动态响应速度、稳定性以及能量消耗。

因此，对负载惯量的准确辨识对于提高伺服系统的性能具有重要意义。

三、传统负载惯量辨识方法及问题分析传统的负载惯量辨识方法主要包括理论计算法和实验测试法。

理论计算法依赖于精确的机械结构设计数据和材料性能参数，但往往由于实际生产过程中的误差和不确定性，导致计算结果存在较大偏差。

实验测试法虽然可以获得较为准确的惯量值，但需要耗费大量时间和资源，且对实验条件要求较高。

因此，传统的负载惯量辨识方法存在一定的问题和局限性。

四、高性能伺服装置负载惯量辨识方法研究针对传统方法的不足，本文提出一种基于高性能伺服装置的负载惯量辨识方法。

该方法利用伺服系统的控制算法和传感器数据，通过分析系统的动态响应过程，实现对负载惯量的在线辨识。

具体步骤如下：1. 在伺服系统控制算法中引入惯量参数估计模块；2. 通过传感器获取系统的实时运动数据，包括位置、速度和加速度等信息；3. 利用控制算法对运动数据进行处理和分析，提取出与惯量相关的特征信息；4. 根据特征信息建立数学模型，通过优化算法对模型进行求解，得到负载惯量的估计值。

五、实现过程及实验验证1. 实现过程：（1）设计并实现惯量参数估计模块，将其集成到伺服系统控制算法中；（2）通过传感器采集系统的实时运动数据；（3）利用控制算法对运动数据进行处理和分析，提取出惯量特征信息；（4）建立数学模型，并利用优化算法求解得到负载惯量的估计值。

交流伺服系统转动惯量及负载转矩的辨识

的参数进行辨识才是有意义的。对电机的负载
转矩的观测主要是针对后者的情况。在电机稳
态运行时,转动惯量为 Jr。当电机的运行出现扰
动时，电机的转速也将发生变化，将 Jr 代入到
状态方程中利用状态观测器来观测负载转
矩，仅用速度的变化来反映负载转矩的扰动。
由电机的原理特性可知，这是可行的。利用状
态观测器观测出的负载转矩再利用模型参考自
交流伺服系统转动惯量及负载转矩的辨识方法研究
黄立培，蒋志宏，郭宇婕
(清华大学北京，100084)
摘要交流伺服系统的工作性能受电机参数及负载扰动的影响很大，有必要对其转动惯量和负载转矩进行在线
辨识和观测，在辨识转动惯量时将负载扰动考虑进去，并据此调整速度 PI 调节器参数以改善和提高系统的稳
态和动态响应性能。本文中先利用状态观测器对负载转矩进行实时观测,然后再利用模型参考自适应算法对系
0 CT
⎢J
⎢ ⎢⎣
0
其中：
⎤
0
⎥ ⎥
0⎥
⎥
[ −
1 J
⎥ ⎥⎦
，ζ
=
Innoise
] λ T noise ,
Innoise 是系统的控制输入噪声；
λnoise 是负载扰动引起的噪声。
由系统的状态方程和输出方程的矩阵参数可以得到系统能观性矩阵：
⎡
⎤
N
=
⎡C ⎤
⎢ ⎢
CA
⎥ ⎥
⎢⎣CA 2 ⎥⎦
=
⎢ ⎢ ⎢
1
困难，利用自适应控制理论（比如最小方差理论）来同时辨识转动惯量和观测负载转矩时，要求速度不断变化，同时转动惯量和负载转矩两个量都是瞬时改变的，这种算法很难达到收敛。所以，要辨识电机的转动惯量和观测负载转矩只能分两步来进行。第一步，先把转动惯

永磁交流伺服系统转动惯量辨识方法

关键词：永磁交流伺服系统；转动惯量辨识；加减速法；二分法中图分类号：ＴＭ３５１文献标志码：Ａ文章编号：１６７３ — ６５４０（２０１３）０５－００２９－０７
ＭｅｔｈｏｄｓｏｆＩｎｅｒｔｉａＩｄｅｎｔｉｉｃｆａｔｉｏｎｆｏｒＰｅｒｍａｎｅｎｔＭａｇｎｅｔＡＣＳｅｒｖｏＳｙｓｔｅｍ
ＹＡ０Ｌｅｉ，ＱＩＵＸｉｎ，ＷＡＮＧＨｕｉｚｈｅｎ， ⅣＹａｎｇｇｕａｎｇ
（Ａｅｒｏ — ＰｏｗｅｒＳｃｉｅｎｃｅ — ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｅｎｔｅｒ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓａｎｄＡｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００１６，Ｃｈｉｎａ）
ＤＣｇｅｎｅｒａｔｏｒｗａｓｇｉｖｅｎｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙｏｆＦＥＡａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔｓ．Ａｄｅｓｉｇｎｅｘａｍｐｌｅｏｆｈｉｇｈｐｏｗｅｒｄｉｒｅｃｔｄｒｉｖｅｎｗｉｎｄｔｕｒｂｉｎｅｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｔｏｃｏｎｉｒｆｍｃｏｒｅｃｔｎｅｓｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｅｒｍａｎｅｎｔｍａｇｎｅｔＡＣｓｅｒｖｏｓｙｓｔｅｍ；ｉｎｅｒｔｉａｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ；ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｄｅｃｅｌｅｒａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ：ｂｉｓｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ

工程技术中转动惯量在线测量方法的研究

工程技术中转动惯量在线测量方法的研究针对传统物体转动惯量测量方法对鼓轮惯量测试不适应以及测量精度低的问题，引入鼓轮轴承损耗及鼓轮风阻损耗检测，利用动力学原理提出了一种系统转动惯量的在线测量方法，并介绍了这种方法测量系统的组成及测量原理与测量步骤。

实验结果表明，用此方法得出的转动惯量与鼓轮制造出厂测量值有很好的一致性，因此这种方法为回转机械系统惯量测量的进一步研究提供了依据。

标签：鼓轮；转动惯量；鼓轮速度相关损耗；在线测量引言转动惯量是刚体转动中惯性大小的量度，是物体质量特性参数中的主要指标。

目前测量物体转动惯量的方法很多，主要有：扭摆法、复摆法、单轴扭振法及落体观察法。

这些方法主要是基于扭摆原理测量物体的转动惯量。

这些试验方法对于回转机械这类整机系统都有一定的局限性。

如扭转振动法、平行线悬挂法、落体观察法只适合测小型不规则体，对于大型不规则体并不适用；几何计算法是测量回转机械传动系统常用的方法，该方法首先计算或测量有关转动部件的转动惯量，然后利用叠加公式计算出整个鼓轮的转动惯量，然而这种方法计算由于鼓轮加工误差以及安装存在误差等因素影响，导致转动惯量测量精度不高。

航空、兵器、船舶、铁路、汽车生产等领域以鼓轮作为储能设备的试验测试台中，转动惯量的准确测量对于试验产品的测量精度显得尤为重要。

比如航空机轮刹车装置动力试验台、火炮转台伺服测试试验台、船舶推进系统陆上试验测试台、动车刹车试验台、汽车测功仪等。

这些试验台回转体转动惯量的特点：转动惯量大；试验台的转动惯量是鼓轮系转动惯量，是一个组合惯量（即不仅包含鼓轮本身转动惯量，还包含轴系上其他回转体，如联轴器、电机转子、应急刹车装置等形成的附加惯量）。

几何计算法因为前述原因在计算这类鼓轮系转动惯量时误差较大，所以采用合适的方法准确测量鼓轮系转动惯量是科学研究及生产实践的必要环节。

为此针对鼓轮系惯量测量，提出一种在鼓轮系安装调试完成后，利用自身拖动控制系统对鼓轮系整个回转惯量进行测量的方法。

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》一、引言随着现代工业自动化程度的不断提高，高性能伺服装置在各种机械设备中扮演着越来越重要的角色。

负载惯量辨识作为伺服装置控制中的重要环节，对于提高系统的动态性能和稳定性具有重要意义。

本文旨在研究高性能伺服装置负载惯量辨识方法，并探讨其在实际应用中的实现。

二、负载惯量辨识的重要性负载惯量是伺服系统中的重要参数，它直接影响着系统的动态响应和稳定性。

准确辨识负载惯量对于提高伺服系统的性能具有重要意义。

首先，负载惯量的准确辨识有助于优化控制策略，使系统能够更好地适应不同负载条件。

其次，准确的负载惯量辨识可以降低系统能耗，提高能源利用效率。

此外，在多轴联动系统中，各轴之间的耦合作用与负载惯量密切相关，因此准确辨识负载惯量对于提高多轴联动系统的协调性和稳定性至关重要。

三、负载惯量辨识方法研究目前，负载惯量辨识方法主要包括间接法和直接法。

间接法主要通过分析系统输入输出数据来估算负载惯量，其优点是算法简单、易于实现。

然而，这种方法往往受到系统噪声和干扰的影响，导致辨识结果不够准确。

直接法则是通过在系统中加入特定的激励信号来直接测量负载惯量，虽然能够获得较为准确的结果，但实现起来较为复杂。

针对上述问题，本文提出一种结合间接法和直接法的高性能伺服装置负载惯量辨识方法。

该方法首先利用间接法对系统进行初步的负载惯量估算，然后通过直接法对估算结果进行验证和修正。

具体实现过程中，可以采用一些优化算法来提高辨识精度和稳定性。

四、实现过程1. 数据采集与处理：通过传感器采集伺服系统的输入输出数据，包括电机电流、电压、位置等信息。

对采集到的数据进行预处理，如去噪、滤波等操作，以提高数据质量。

2. 初步估算：利用间接法对负载惯量进行初步估算。

可以通过分析系统动力学模型，建立输入输出数据的数学关系，然后通过优化算法求解得到初步的负载惯量估算值。

3. 验证与修正：采用直接法对初步估算结果进行验证和修正。

伺服在线惯量辨识研究结果

0 Gsc ( s ) K sp
KT Js
(6)
在 sc 已知的情况下，根据 | Gsc ( jsc ) | 1 ，即可求得比例增益 K sp ：
0
K sp
J sc KT
(7)
另外，积分增益 K si 值可以根据 PI 转折角频率 pi 满足关系：
pi sc / 5
进一步：
' sc
J sc (rad / s) J
负载惯量变大的情况：假如真实的系统惯量比变大了，而我们还是按照初始化设定的负载惯量比运行程序，那么很显然，实际的频率特性曲线将不会和图 2 中的红色曲线重合，它会向左移动到绿色那条曲线，假如真实的负载惯量为 J ，那么真实的速度频宽应为：
(8)
K si
实际伺服速度 PI 形式为：
2 J sc 5 KT
(9)
Gsp K sp Ki s s
(10)
1 K i sc 5
设积分时间常数为 i ，则：
(11)
i (ms )
取：
5000
sc
(12)
i (ms )
i 1
ˆ (k )h (k ) % zm ( k ) z ( k ) m

ˆ(k ) ——待辨识参数、可调模型参数(即待辨识参数估计值)，其中，式中、
a1 ,L ana , b1 ,L bnb
ˆ I (k ) 、 ˆ P ( k ) ——自适应算法的积分输出、自适应算法的比例输出；
伺服在线惯量辨识研究
软件研发部：杨洪江 QQ：80033885
控制框图回顾
国产 90%仍然是三环控制架构日系伺服包括第四环
个人观点：基于系统稳定性考虑

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》一、引言随着工业自动化和智能制造的快速发展，高性能伺服装置在各类机械系统中的应用日益广泛。

负载惯量辨识作为伺服控制系统的关键技术之一，其准确性直接影响到系统的动态性能和稳定性。

因此，研究高性能伺服装置负载惯量辨识方法，对于提高机械系统的运行效率和精度具有重要意义。

本文将探讨高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现，为相关领域的技术人员提供参考。

二、负载惯量辨识的重要性负载惯量是伺服系统中一个重要的参数，它描述了系统在运动过程中所具有的惯性特性。

在伺服控制系统中，准确的负载惯量辨识能够提高系统的动态响应速度、减小超调量、提高系统稳定性。

因此，研究高性能的负载惯量辨识方法对于提高伺服系统的性能具有重要意义。

三、传统负载惯量辨识方法及其局限性传统的负载惯量辨识方法主要包括理论计算法和实验测试法。

理论计算法基于牛顿第二定律和动力学原理，通过计算系统的质量和加速度来估算负载惯量。

然而，这种方法往往受到系统参数变化、外界干扰等因素的影响，导致估算结果不准确。

实验测试法通过在系统中加入特定信号，观察系统的响应来估算负载惯量。

虽然这种方法能够得到较为准确的结果，但需要额外的测试设备和时间，且无法实时在线进行。

四、高性能负载惯量辨识方法的研究针对传统方法的局限性，本文提出一种高性能的负载惯量辨识方法。

该方法基于伺服系统的运动学和动力学特性，通过分析系统的响应信号来辨识负载惯量。

具体实现步骤如下：1. 在伺服系统中加入特定频率的扰动信号；2. 观察系统在扰动信号作用下的响应；3. 分析响应信号的频谱特性，提取出与负载惯量相关的信息；4. 通过算法处理提取的信息，得到准确的负载惯量值。

五、高性能负载惯量辨识方法的实现为实现高性能的负载惯量辨识，需要采用先进的信号处理技术和算法。

本文采用基于小波变换和神经网络的算法来实现负载惯量辨识。

小波变换能够有效地提取出响应信号中的频谱信息，而神经网络则能够根据这些信息进行学习和预测，从而得到准确的负载惯量值。

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》

《高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现》一、引言伺服装置是现代自动化控制系统中不可或缺的重要组件，它对于实现精确的位置控制、速度控制以及加速度控制等方面发挥着至关重要的作用。

其中，负载惯量的准确辨识对于提高伺服系统的性能尤为重要。

本文将探讨高性能伺服装置负载惯量辨识方法的研究与实现，为提高伺服系统的控制精度和稳定性提供理论依据和实现方法。

二、负载惯量辨识的重要性负载惯量是伺服系统中的一个重要参数，它反映了系统在运动过程中所具有的惯性大小。

准确辨识负载惯量对于伺服系统的控制具有以下重要意义：1. 提高控制精度：通过准确辨识负载惯量，可以更好地预测系统的运动状态，从而实现对系统的精确控制。

2. 增强系统稳定性：负载惯量的准确辨识有助于系统在运动过程中保持稳定，减少因惯性引起的振动和冲击。

3. 优化系统设计：根据负载惯量的辨识结果，可以优化伺服系统的设计，使其更好地适应不同的应用场景。

三、高性能伺服装置负载惯量辨识方法针对高性能伺服装置的负载惯量辨识，本文提出了一种基于多传感器信息融合的辨识方法。

该方法通过集成力矩传感器、位置传感器和速度传感器等多种传感器信息，实现对负载惯量的准确辨识。

具体步骤如下：1. 数据采集：通过力矩传感器、位置传感器和速度传感器等采集伺服系统在运动过程中的相关数据。

2. 信息融合：将采集到的数据进行信息融合处理，提取出与负载惯量相关的特征信息。

3. 模型建立：根据特征信息建立负载惯量的数学模型，包括系统的动力学模型和运动学模型。

4. 参数辨识：通过算法对数学模型中的参数进行辨识，得到负载惯量的准确值。

5. 结果验证：将辨识得到的负载惯量值与实际值进行对比，验证其准确性。

四、实现方法与实验结果为了验证本文提出的负载惯量辨识方法的准确性和有效性，我们进行了以下实验：1. 实验设备：采用高性能伺服装置、力矩传感器、位置传感器和速度传感器等设备进行实验。

2. 实验过程：首先对伺服系统进行调试，确保其正常运行。