基于遗忘因子递推平方根的在线转动惯量辨识

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1、基于遗忘因子递推平方根的在线转动惯量辨识杨明，刘子剑，徐殿国(哈尔滨工业大学电力电子与电力传动研究所，哈尔滨150001)摘要：为使伺服系统始终具备优良的动态响应，有必要对系统等效转动惯量进行辨识。含遗忘因子的递推最小二乘惯屋辨识方法对存储字长要求高，多次递推计算会降低协方差矩阵的正定性，导致辨识失真其至发散。仿照FFRLS，同样可以推导出含遗忘因子的递推平方根改进算法，该方法降低了FFRLS对字长的要求，更适合应用于字长有限的嵌入式系统。仿真和实验结果验证了FFRSR辨识方法稳定性较高，辨识效果明显优于FFRLS。关键词：伺服；惯量辨识；递推最

2、小二乘；递推平方根；遗忘因子中图分类号：TM273文献标志码：A文章编号：1001-6848(2014)10-0038-04OnlineIdentificationofInertiaBasedonRecursiveSquareRootWithForgettingFactorYANGMing，LIUZijian，XUDianguo(InstituteofPowerElectronicsandElectricDrives，HatbinInstituteofTechnologyjHarbin150001，China)Abstract:Ilisneces

3、sarytoestimateequivalentmomentofinertiainordertoobtainwellperformanceoftheservopacks.TheinertiaidentificationbasedonForgettingFactorRecursiveLeastSquare(FFRLS)demandsstorageoflongwordlength.MultiplerecursivecalculationwillreducethepositivedefinitenessofthecovariancematrixTre

4、sultinginidentificationofdistortionorevendivergence・LikeFFRLSTanimprovedonlinei-dcntificationofinertiabasedonForgettingFactorRecursiveSquareRoot(FFRSR)wasderived.Theproposedmethodmakesitquitefeasibleinembeddedprocessorswithfinitewordlength・Thebetterresultsinsimulationsandexp

5、erimentsvalidatedtheobviousadvantageofstabilityoverFFRLS.Keywords:servo;inertiaidentification;recursiveleastsquare;recursivesquareroot;forgettingfactor0引言永磁同步电机结构简单、效率高，广泛应用于家电、医疗、航天等场合[1-3]0同时，永磁同步电机伺服驱动器也是当下伺服工业的主流产品。嵌入式处理器的更新换代加速伺服产品的高级功能的研发。如转动惯量识别、控制器参数自调整、负载转矩前馈补偿、机械谐振抑

6、制和齿隙补偿等。虽然不同场合对伺服产品具体需求不尽相同，但在影响伺服系统控制性能的诸多因素里，系统等效转动惯量总是最重要的，它不仅限制伺服速度环带宽上限，而II它的变化会恶化动态响应⑷。因此，高性能伺服产品应具有实时监测系统转动惯量变化的能力，并能够根据辨识的惯量值实时配合调整伺服系统速度调节器的比例增益、积分增益及位置环参数，保证伺服系统始终处于最优控制表现。常见转动惯量辨识方法有基于扩展卡尔曼滤波器⑸、递推最小二乘法(RecursiveLeastSquare»RLS)、模型参考自适应⑹和蚁群算法⑺等。RLS因其算法简单、占用存储空间小、能在含

7、白噪声的系统得到无偏参数估计且易于实现，很多文献釆用RLS辨识转动惯量及电枢电阻、电感值等°〕。若实际系统为时变或系统模型是非线性系统的局部近似，相应有遗忘因子RLS(ForgettingFactorRLS，FFRLS)辨识算法。但实际中会出现这种情况：由于伺服系统处理器字长有限，存在舍入误差，多次递推会积累误差，逐渐降低了RLS的粘度‘破坏其协方差矩阵的正定收稿H期：2014-04-28基金项冃：国家科技重大专项(2012ZX04001051)作者简介：杨明(1978),男，博士，副教授，研究方向为交流伺服系统和电力电子技术应用。刘子剑(198

8、9),男，硕士研究牛，研究方向为伺服系统转动惯量在线辨识技术和参数自整定。徐殿国(I960),男，博士，教授，研究方向为交流伺服控制系统