季 畫(huà)，王 爽，黃蘇融，石 堅(jiān)

(1.上海大學(xué),上海200072;2.山東理工大學(xué),淄博255091)

0 引 言

隨著伺服系統(tǒng)在軌道交通、風(fēng)力發(fā)電、航空航天、電動(dòng)汽車(chē)等行業(yè)的廣泛應(yīng)用,對(duì)伺服系統(tǒng)的性能要求越來(lái)越高。實(shí)際系統(tǒng)中,外界因素如負(fù)載變化引起的轉(zhuǎn)矩波動(dòng),信號(hào)獲取的測(cè)量噪聲和量化誤差,使得系統(tǒng)動(dòng)態(tài)過(guò)程的控制性能變差。為此,要獲得伺服系統(tǒng)高性能控制,要求系統(tǒng)具有較快的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度、較高的穩(wěn)態(tài)控制精度,且對(duì)模型參數(shù)變化和負(fù)載擾動(dòng)具有較強(qiáng)的抑制能力。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了多種擾動(dòng)抑制的方案,如加速度控制[1-2]、狀態(tài)反饋控制[3-5]、擾動(dòng)觀測(cè)器[6-13]以及滑模變結(jié)構(gòu)控制[14]、自適應(yīng)控制[15]等。

加速度反饋的引入提高了系統(tǒng)的抗擾能力,但卻減緩了控制系統(tǒng)的速度響應(yīng)[1-2]。同時(shí),加速度信號(hào)的獲取困難,受限于加速度傳感器過(guò)高的成本或位置傳感器信號(hào)二次微分所引入的大量的噪聲干擾。狀態(tài)觀測(cè)器能夠估計(jì)出電機(jī)的瞬時(shí)狀態(tài),將估計(jì)到的狀態(tài)變量反饋到輸入端構(gòu)成狀態(tài)反饋控制,可以有效抑制擾動(dòng)[3-5]。狀態(tài)觀測(cè)器的變量估計(jì)具有較好的實(shí)時(shí)性,但是對(duì)于高階狀態(tài)方程,難以得到準(zhǔn)確的參數(shù),同時(shí)抗干擾能力不佳,在噪聲環(huán)境中,狀態(tài)變量的估計(jì)可能失效。

擾動(dòng)觀測(cè)器是估計(jì)和補(bǔ)償負(fù)載擾動(dòng)的一種有效方式。文獻(xiàn)[6]提出采用擾動(dòng)觀測(cè)器觀測(cè)和補(bǔ)償施加于整個(gè)系統(tǒng)的擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩。由于擾動(dòng)觀測(cè)器不需要復(fù)雜的參數(shù)辨識(shí),結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),此方法一經(jīng)提出就引起許多學(xué)者的關(guān)注和研究,并將其應(yīng)用于伺服系統(tǒng)中以提高系統(tǒng)的抗干擾能力[7-8]。擾動(dòng)觀測(cè)器的性能取決于所含低通濾波器的設(shè)計(jì),許多文獻(xiàn)對(duì)濾波器進(jìn)行了詳細(xì)的分析和設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[9]提出了n階濾波器及其簡(jiǎn)單的參數(shù)設(shè)計(jì)。文獻(xiàn)[10]分析了高階擾動(dòng)觀測(cè)器的實(shí)現(xiàn)。隨著擾動(dòng)觀測(cè)器階次的提高,靈敏度變低而響應(yīng)速度變高。然而階次的提高對(duì)系統(tǒng)的魯棒穩(wěn)定性產(chǎn)生不利的影響。

低通濾波器的截止頻率決定著擾動(dòng)觀測(cè)器擾動(dòng)抑制的性能。因此,設(shè)置較高的濾波器截止頻率顯得非常重要。然而,截止頻率受限于系統(tǒng)的采樣周期和觀測(cè)噪聲[11]。較高的截止頻率在擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩估計(jì)時(shí)易受所包含的觀測(cè)噪聲的影響。文獻(xiàn)[12]分析了擾動(dòng)抑制性能和測(cè)量噪聲對(duì)離散擾動(dòng)觀測(cè)器的影響。文獻(xiàn)[13]為了解決加速度計(jì)算中的噪聲問(wèn)題,提出了基于速度信息擾動(dòng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)。雖然提高了對(duì)噪聲的敏感度,但是由于缺少外環(huán)控制使得系統(tǒng)容易不穩(wěn)定。

Kalman濾波器是解決傳感器量化誤差和測(cè)量噪聲問(wèn)題的有效方式[16-18]。Kalman濾波算法復(fù)雜,計(jì)算量較大,在實(shí)際系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn),更高速M(fèi)CU的出現(xiàn)使這一問(wèn)題得到一定的解決。同時(shí)該算法實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)速估計(jì)能夠適應(yīng)更寬的測(cè)速范圍,甚至能夠在較低的速度下完成。

因此,考慮到在系統(tǒng)存在轉(zhuǎn)速測(cè)量噪聲情況下,提高伺服系統(tǒng)的抗擾性,本文提出一種新型的將電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)和負(fù)載擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩在線觀測(cè)相結(jié)合的實(shí)施方案:采用Kalman濾波器觀測(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)速代替位置微分計(jì)算值作為擾動(dòng)觀測(cè)器的輸入,擾動(dòng)觀測(cè)器估計(jì)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩值反饋到輸入端,對(duì)轉(zhuǎn)矩電流進(jìn)行前饋補(bǔ)償。與傳統(tǒng)的擾動(dòng)觀測(cè)器方案進(jìn)行了對(duì)比,分析其擾動(dòng)抑制性能及對(duì)噪聲的敏感度。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了所提方法的有效性。

1 擾動(dòng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)

擾動(dòng)觀測(cè)器將外部干擾力矩的觀測(cè)值引入到控制輸入端,形成相應(yīng)補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)了對(duì)擾動(dòng)的完全抑制。永磁伺服系統(tǒng)擾動(dòng)觀測(cè)器的觀測(cè)方程主要是基于永磁同步電機(jī)的機(jī)械運(yùn)動(dòng)方程:

式中:ωm為轉(zhuǎn)子機(jī)械角速度;KT為轉(zhuǎn)矩常數(shù);Iq為交軸電流分量;TL為等效負(fù)載轉(zhuǎn)矩;J為電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;BM為粘滯摩擦系數(shù)。系統(tǒng)建模時(shí),可以忽略較小的粘滯摩擦系數(shù)的影響,構(gòu)建一階擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的數(shù)學(xué)模型:

式中:Jn為擾動(dòng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)時(shí)采用的電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量;KTn為擾動(dòng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)時(shí)的轉(zhuǎn)矩常數(shù);g為一階低通濾波器的截止頻率。此一階低通濾波器的引入在一定程度上可以削弱由轉(zhuǎn)速微分帶來(lái)的量化誤差,同時(shí)可有效減小電流噪聲和編碼器誤差對(duì)擾動(dòng)觀測(cè)器的負(fù)面影響,但是此擾動(dòng)觀測(cè)器內(nèi)部仍存在純微分運(yùn)算環(huán)節(jié),因此可將式(2)進(jìn)一步變化,得到改進(jìn)后的擾動(dòng)觀測(cè)器數(shù)學(xué)模型:

根據(jù)式(3)可重構(gòu)具有負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)觀測(cè)器的速度控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如圖1所示。該系統(tǒng)在觀測(cè)擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩時(shí)不再需要微分運(yùn)算,這樣就在一定程度上避免了微分帶來(lái)的量化誤差,從而提升了擾動(dòng)觀測(cè)器的擾動(dòng)估計(jì)性能。

圖1 具有負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí),需要將伺服系統(tǒng)離散化,其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖2所示。其中,T為擾動(dòng)觀測(cè)器的采樣時(shí)間。由圖2可得系統(tǒng)從參考電流到轉(zhuǎn)速輸出ωm的脈沖傳遞函數(shù):

圖2 轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的離散化實(shí)現(xiàn)形式

由式(4)可知,系統(tǒng)極點(diǎn)分別為z1=1,z2=λgT,其中λ=KTJn/JKTn。實(shí)際中,不僅要求系統(tǒng)保持穩(wěn)定,而且也要避免出現(xiàn)振蕩。由控制理論可得,在離散域中要求系統(tǒng)的極點(diǎn)配置在實(shí)軸(0,1)之間。即:

由于擾動(dòng)觀測(cè)器設(shè)計(jì)時(shí)的轉(zhuǎn)矩常數(shù)KTn和實(shí)際的電機(jī)轉(zhuǎn)矩常數(shù)KT基本相同,因此λ可以定義為設(shè)計(jì)觀測(cè)器所用慣量和電機(jī)實(shí)際慣量之比,即λ=JMn/Jm。式(5)給出了λ,一階低通濾波器截止頻率g和采樣時(shí)間T的關(guān)系,為實(shí)際的擾動(dòng)觀測(cè)器參數(shù)選取提供了數(shù)學(xué)依據(jù)。

2 Kalman轉(zhuǎn)速觀測(cè)器設(shè)計(jì)

本節(jié)采用Kalman濾波的轉(zhuǎn)速估計(jì)方法,相對(duì)于傳統(tǒng)測(cè)速算法,雖然結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,但該算法實(shí)現(xiàn)的轉(zhuǎn)速估計(jì)能夠適應(yīng)更寬的測(cè)速范圍,甚至能夠在較低的速度下完成。

由永磁同步電機(jī)的機(jī)械運(yùn)行方程式(1)可以構(gòu)建其狀態(tài)方程的基本形式:

在數(shù)字化系統(tǒng)中需要使用狀態(tài)方程的離散化形式,如下:

式中:xk,uk和yk分別是狀態(tài)變量、輸入變量和輸出變量的離散化形式;Ak,Bk和Ck是系統(tǒng)矩陣、輸入矩陣和輸出矩陣對(duì)應(yīng)的離散化形式;Wk是引入的系統(tǒng)噪聲;Vk是引入的測(cè)量噪聲。一般情況下,認(rèn)為Wk和Vk是均值為0且互不相關(guān)的高斯白噪聲,但實(shí)際中由于擾動(dòng)等因素的影響,假設(shè)并不成立,均為有色噪聲。

Kalman濾波遞推迭代過(guò)程可以劃分為預(yù)測(cè)過(guò)程和校正過(guò)程。

(1)預(yù)測(cè)過(guò)程:即時(shí)間更新過(guò)程,已知系統(tǒng)在第(k-1)個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)值,預(yù)測(cè)系統(tǒng)在第k個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)值,即:

式中:P為均方誤差陣,它緊跟在每個(gè)狀態(tài)估計(jì)值之后以衡量估計(jì)值的可靠性。實(shí)際預(yù)測(cè)中,由于引入的系統(tǒng)噪聲Wk是未知的,因此在計(jì)算均方誤差陣P時(shí)引入系統(tǒng)噪聲的協(xié)方差矩陣Q。

(2)校正過(guò)程:即測(cè)量更新過(guò)程,此過(guò)程是通過(guò)實(shí)際測(cè)量值對(duì)預(yù)測(cè)得到的狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)值進(jìn)行驗(yàn)證并更新,其校正公式:

噪聲的協(xié)方差矩陣P可表示為:

由于校正過(guò)程中通過(guò)實(shí)際測(cè)量值對(duì)狀態(tài)先驗(yàn)估計(jì)值進(jìn)行了校正,因此,測(cè)量后狀態(tài)估計(jì)值的均方差明顯變小,從而增加了可靠性。在實(shí)際遞推計(jì)算中,通常利用協(xié)方差矩陣Q和R取代系統(tǒng)噪聲矢量W和測(cè)量噪聲矢量V。由于響應(yīng)的誤差互不影響,選擇Q和R為對(duì)角矩陣,即:Q=diag(Qω,Qθ,QT),R=(Rθ)。其中,Qω是角速度協(xié)方差,Qθ是角位移協(xié)方差,QT是等效負(fù)載協(xié)方差;Rθ是角位移測(cè)量誤差協(xié)方差。實(shí)際應(yīng)用中,矩陣Q和R中的元素的取值主要依賴(lài)實(shí)際經(jīng)驗(yàn),根據(jù)仿真和實(shí)驗(yàn)條件來(lái)選取。

將Kalman濾波器轉(zhuǎn)速估計(jì)與負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)觀測(cè)器相結(jié)合,構(gòu)建永磁交流伺服系統(tǒng),結(jié)構(gòu)框圖如圖3所示。系統(tǒng)包括電流環(huán)和速度環(huán),控制策略采用磁場(chǎng)定向id=0控制。

圖3 轉(zhuǎn)速伺服系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

3 仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為驗(yàn)證采用負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)和Kalman轉(zhuǎn)速估計(jì)相結(jié)合的伺服系統(tǒng)擾動(dòng)抑制方案的有效性,搭建了系統(tǒng)MATLAB/Simulink仿真模型和實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái),其中實(shí)驗(yàn)平臺(tái)如圖4所示。仿真和實(shí)驗(yàn)用永磁同步電機(jī)的參數(shù)如表1所示。

表1 仿真和實(shí)驗(yàn)用永磁同步電機(jī)參數(shù)

實(shí)驗(yàn)中被測(cè)電機(jī)配置分辨率為2500線的增量式光電編碼器;控制器以Infineon的32bit-MCU單片機(jī)XMC 4500為核心;負(fù)載電機(jī)選用LUST公司產(chǎn)品,額定功率3.4 kW。轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速波形通過(guò)上位機(jī)進(jìn)行監(jiān)測(cè),電流波形通過(guò)示波器觀測(cè)。設(shè)定伺服系統(tǒng)電流環(huán)控制周期10 kHz,轉(zhuǎn)速環(huán)控制周期1 kHz。仿真和實(shí)驗(yàn)主要針對(duì)Kalman轉(zhuǎn)速估計(jì)、負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)和加入控制算法后的系統(tǒng)速度響應(yīng)3個(gè)方面進(jìn)行。

3.1 基于Kalman濾波器的轉(zhuǎn)速估計(jì)實(shí)驗(yàn)

Kalman濾波器用于觀測(cè)電機(jī)轉(zhuǎn)速信息,從而代替位置微分計(jì)算值,作為擾動(dòng)觀測(cè)器的輸入。實(shí)驗(yàn)中同時(shí)采用常用的M法進(jìn)行測(cè)速,并將兩種方法所獲取的轉(zhuǎn)速進(jìn)行對(duì)比。設(shè)定Kalman濾波器的協(xié)方差矩陣Q,P和R的初值分別為Q=diag(100,0.01,50),P=diag(0.1,0.1,0.1),R=(5)。圖5和圖6給出了采用2種方法當(dāng)給定轉(zhuǎn)速分別取20 r/min和200 r/min時(shí)對(duì)應(yīng)的速度估計(jì)曲線。

圖5 轉(zhuǎn)速為20 r/min時(shí)速度響應(yīng)曲線

圖6 轉(zhuǎn)速為200 r/min時(shí)速度響應(yīng)曲線

實(shí)驗(yàn)M法測(cè)速時(shí)加入了一階低通濾波器,其測(cè)速精度同時(shí)受濾波器參數(shù)的影響。調(diào)節(jié)濾波器參數(shù),使M法和Kalman濾波法所測(cè)速度波形的上升時(shí)間基本一致,進(jìn)行測(cè)速精度的對(duì)比。由圖5和圖6可以看出,Kalman濾波算法具有較高的精度,隨著轉(zhuǎn)速的上升,估計(jì)誤差減小,尤其在低速階段具有更明顯的優(yōu)勢(shì),如本次實(shí)驗(yàn)給定轉(zhuǎn)速20 r/min時(shí),M法的最大估計(jì)誤差約為1.4 r/min,而Kalman濾波算法的最大估計(jì)誤差僅為0.7 r/min,誤差率降低50%。由此可見(jiàn),本文采用Kalman濾波技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)全速范圍的較精確的電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)。

3.2 負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)實(shí)驗(yàn)及算法加入前后伺服系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速響應(yīng)實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證擾動(dòng)觀測(cè)器的轉(zhuǎn)矩觀測(cè)性能及所提算法加入前后伺服系統(tǒng)的抗擾性能,在建立的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行了3組閉環(huán)實(shí)驗(yàn):(1)傳統(tǒng)PI調(diào)節(jié)(M法測(cè)速)伺服系統(tǒng)實(shí)驗(yàn);(2)傳統(tǒng)擾動(dòng)觀測(cè)器的擾動(dòng)抑制實(shí)驗(yàn)(M法測(cè)速獲取的轉(zhuǎn)速信號(hào)輸入到擾動(dòng)觀測(cè)器,觀測(cè)負(fù)載轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速響應(yīng));(3)所提算法的擾動(dòng)抑制實(shí)驗(yàn)(Kalman濾波器估計(jì)的轉(zhuǎn)速信號(hào)輸入到擾動(dòng)觀測(cè)器,觀測(cè)負(fù)載轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速響應(yīng))。實(shí)驗(yàn)設(shè)定:系統(tǒng)速度給定為20 r/min,當(dāng)達(dá)到穩(wěn)態(tài)值后突加2 N·m負(fù)載,并在一段時(shí)間后突減負(fù)載。

(1)負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)實(shí)驗(yàn)

設(shè)計(jì)擾動(dòng)觀測(cè)器實(shí)時(shí)觀測(cè)負(fù)載轉(zhuǎn)矩的變化,影響其性能的主要因素為擾動(dòng)觀測(cè)器帶寬g和輸入的轉(zhuǎn)速信號(hào)。首先,選定觀測(cè)器帶寬g。仿真時(shí),設(shè)定電機(jī)給定轉(zhuǎn)速為20 r/min,在0.05 s時(shí)突加2 N·m的擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩,在0.15 s時(shí)突減負(fù)載。圖7給出了當(dāng)g分別取100 rad/s,500 rad/s和2 500 rad/s時(shí)負(fù)載轉(zhuǎn)矩的觀測(cè)波形。從圖7中可以看出,g不同時(shí)擾動(dòng)觀測(cè)器的觀測(cè)性能在快速性和準(zhǔn)確性之間存在著折衷:帶寬g越大,轉(zhuǎn)矩估計(jì)時(shí)間越短,但估計(jì)誤差增大。考慮此實(shí)驗(yàn)平臺(tái)要求,選定帶寬g=100 rad/s,此時(shí)估計(jì)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng),但估計(jì)誤差較小。

圖7 不同的截止頻率時(shí)估計(jì)的轉(zhuǎn)矩波形

其次,觀測(cè)擾動(dòng)觀測(cè)器輸出負(fù)載轉(zhuǎn)矩波形。由于Kalman濾波算法和M法獲取的轉(zhuǎn)速值在低速時(shí)差別較大,因此僅在給定轉(zhuǎn)速為20 r/min時(shí)進(jìn)行實(shí)驗(yàn):采用2種方法獲得轉(zhuǎn)速,并作為擾動(dòng)觀測(cè)器的輸入,待轉(zhuǎn)速平穩(wěn)后突加、突減2 N·m負(fù)載,此時(shí)用上位機(jī)監(jiān)測(cè)負(fù)載轉(zhuǎn)矩估計(jì)值的變化,如圖8中所給出的第2組和第3組閉環(huán)實(shí)驗(yàn)(b)和(c)中估計(jì)的負(fù)載轉(zhuǎn)矩波形所示。從圖中可以看出,擾動(dòng)觀測(cè)器能實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地觀測(cè)出負(fù)載轉(zhuǎn)矩的變化,以加載為例,采用2種方法轉(zhuǎn)矩估計(jì)達(dá)到穩(wěn)定的時(shí)間一致,約為1 s;轉(zhuǎn)矩估計(jì)的精度卻相差很大,基于Kalman濾波法由于輸入轉(zhuǎn)速精度較高,因而具有較高的轉(zhuǎn)矩估計(jì)精度。

圖8 擾動(dòng)觀測(cè)器加入前后伺服系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速響應(yīng)

(2)算法加入前后伺服系統(tǒng)的轉(zhuǎn)速響應(yīng)實(shí)驗(yàn)

圖8給出了3組閉環(huán)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,為了清晰地對(duì)比加入擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩補(bǔ)償后對(duì)系統(tǒng)的擾動(dòng)抑制作用,表2給出了圖8中3組實(shí)驗(yàn)的對(duì)比數(shù)據(jù)。其中,補(bǔ)償1表示基于M法測(cè)速的擾動(dòng)補(bǔ)償,補(bǔ)償2表示基于Kalman濾波的擾動(dòng)補(bǔ)償。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

通過(guò)表2中的數(shù)據(jù),做2組對(duì)比。對(duì)比1:傳統(tǒng)伺服和補(bǔ)償1。加入擾動(dòng)觀測(cè)器的擾動(dòng)補(bǔ)償后,伺服系統(tǒng)的魯棒性有所改善,尤其在突減負(fù)載時(shí):轉(zhuǎn)速超調(diào)由原來(lái)的185%縮減為100%;轉(zhuǎn)速超調(diào)過(guò)渡到穩(wěn)定值的時(shí)由1.4 s縮短0.4 s,縮短了71.4%。但此時(shí),傳統(tǒng)擾動(dòng)觀測(cè)器由于受測(cè)量噪聲的影響對(duì)系統(tǒng)的擾動(dòng)抑制性能的改善并不理想。對(duì)比2:補(bǔ)償1和補(bǔ)償2。同樣是加入了擾動(dòng)觀測(cè)器補(bǔ)償,輸入速度信號(hào)的質(zhì)量及系統(tǒng)的測(cè)量噪聲,對(duì)系統(tǒng)抗擾性能影響較大。在相同的實(shí)驗(yàn)條件下,基于Kalman的擾動(dòng)補(bǔ)償2在系統(tǒng)突減負(fù)載時(shí),轉(zhuǎn)速超調(diào)僅為基于M法補(bǔ)償1的1/5,轉(zhuǎn)速穩(wěn)定時(shí)間基本一致,約為0.4 s。

4 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)影響永磁同步電機(jī)伺服系統(tǒng)性能的兩個(gè)重要因素:負(fù)載轉(zhuǎn)矩變化的不確定性和速度獲取引入的測(cè)量噪聲或離散誤差,本文提出了基于Kalman濾波器轉(zhuǎn)速估計(jì)的擾動(dòng)觀測(cè)器的設(shè)計(jì),旨在提高伺服系統(tǒng)的控制精度和抗擾性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:

(1)Kalman濾波器用于轉(zhuǎn)速估計(jì)時(shí),能有效克服噪聲的影響,在全速范圍特別是低速時(shí)能夠準(zhǔn)確、快速的進(jìn)行估計(jì)。

(2)傳統(tǒng)擾動(dòng)觀測(cè)器能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確地觀測(cè)到負(fù)載擾動(dòng)的變化。但由于受測(cè)量噪聲等因素的影響對(duì)系統(tǒng)擾動(dòng)抑制性能的改善并不理想。

(3)基于Kalman轉(zhuǎn)速估計(jì)的擾動(dòng)觀測(cè)器加入系統(tǒng)中,能有效補(bǔ)償負(fù)載擾動(dòng)所引起的轉(zhuǎn)速變化,減小傳感器量化誤差和測(cè)量噪聲的不利影響,顯著提高系統(tǒng)的抗擾性能。

參考文獻(xiàn)

[1] HORI Y,ISEKI H,SUGIURA K.Basic consideration of vibration suppression and disturbance rejection control of multi-inertia system using SFLAC(state feedback and load acceleration control)[J].IEEE Transactions on Industry Applications,1994,30(4):889-896.

[2] KANG J K,SUL S K.Vertical-vibration control of elevator using estimated car acceleration feedback compensation[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2000,47(1):91-99.

[3] 陳榮,鄧智泉,嚴(yán)仰光.基于負(fù)載觀測(cè)的伺服系統(tǒng)抗擾研究[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2004,24(8):103-108.

[4] 劉清,王太勇,董靖川,等.基于ESO及NTD的PMSM無(wú)機(jī)械傳感器位置控制[J].中國(guó)機(jī)械工程,2012,23(10):1212-1215.

[5] 鄭澤東,李永東,肖曦,Maurice Fadel.永磁同步電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2010,25(2):30-36.

[6] OHNISHI K,SHIBATA M,MURAKAMI T.Motion control for advanced mechatronics[J].IEEE/ASME Transactions on Mechatronics,1996,1(1):56-67.

[7] TAN K K,LEE T H,DOU H F,et al.Precision motion control with disturbance observer for pulsewidth-modulated-driven permanentmagnet linear motors[J].IEEE Transactions on Magnetics,2003,39(3):1813-1818.

[8] 紀(jì)科輝,沈建新.采用擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩觀測(cè)器的低速電機(jī)伺服系統(tǒng)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2012,32(15):100-106.

[9] UMENO T,KANEKO T,HORI T.Robust servo system design with two degrees of freedom and its application to novel motion control of robot manipulators[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,1993,40(5):473-485.

[10] YAMADA K,KOMADA S,ISHIDA M,et al.Analysis and classical control design of servo system using high order disturbance observer[C]//23rd International Conference on Industrical Electronics,Control and Instrumentation,1997:4-9.

[11] GODLER I,HONDA H,OHNISHI K.Design guidelines for disturbance observer's filter in discrete time[J].Proc.of IEEE Int.Workshop on Advanced Motion Control,2002:390-395.

[12] YANG K,CHOI Y,CHUNG W K.Performance analysis of discrete-time disturbance observer for second-order systems[C]//IEEE Conference on Decision and Control,2003,5:4877-4882.

[13] TSUCHIYA A,MURAKAMI T.Characteristic Analysis of Feedback Control System with Simplified Disturbance Compensator[C]//Annual Conference of IEEE Industrial Electronics Society,2003,3:2817-2822.

[14] 劉穎,周波,方斯琛.基于新型擾動(dòng)觀測(cè)器的永磁同步電機(jī)滑?？刂芠J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2010,30(9):80-85.

[15] 魯文其,胡育文,梁驕雁,等.永磁同步電機(jī)伺服系統(tǒng)抗擾動(dòng)自適應(yīng)控制[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2011,31(3):75-81.

[16] 李劍飛,尹泉,萬(wàn)淑蕓.基于擴(kuò)展卡爾曼濾波器的異步電機(jī)轉(zhuǎn)速辨識(shí)[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào),2002,17(5):40-44.

[17] 鄭澤東,李永東,Maurice Fadel.基于EKF的PMSM無(wú)機(jī)械傳感器矢量控制[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào),2009,49(10):1585-1588.[18] SZABAT K,ORLOWSKA-KOWALSKA T,DYRCZ K P.Extended Kalman filters in the control structure of two-mass drive system[J].TECHNICAL SCIENCES,2006,54(3):315-325.