交流伺服系统测试参数的辨识算法研究.pdf

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1、硕士学位论文交流伺服系统测试参数的辨识算法研究RESEARCHONIDENTIFICATIONALGORITHMOFACSERVOSYSTEMTESTPARAMETERS陈金钰哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TM46学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文交流伺服系统测试参数的辨识算法研究硕士研究生：陈金钰导师：王宏副教授申请学位：工程硕士学科：电气工程所在单位：深圳研究生院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TM46U.D.C:621.3Adi

2、ssertationsubmittedinpartialfulfillmentoftherequirementsfortheprofessionaldegreeofMasterofEngineeringRESEARCHONIDENTIFICATIONALGORITHMOFACSERVOSYSTEMTESTPARAMETERSCandidate：ChenJinyuSupervisor：Asso.Prof.WangHongAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：Elect

3、ricalEngineeringAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要永磁同步电机的机械参数和电参数的变化会直接影响伺服系统的控制性能，如何实现高效的参数辨识，并通过参数辨识使测试系统达到简化测试步骤、提高测试效率的目的是当前伺服测试系统中的主流的研究方向。本文主要进行在高性能的伺服测试系统上的参数辨识研究，测试系统

4、既能完成电机及伺服系统的测试项目，又能够高效的实现转速滤波和参数辨识功能。本文主要做出以下几方面的研究：为优化伺服测试系统的参数辨识测试技术，对伺服系统进行仿真建模，模拟实际硬件设备进行测速的过程，采用EKF算法滤除编码器输出信息中的环境噪声，为参数辨识算法提供精确的转速值，通过仿真验证此法的可行性和有效性。采用变增益Landau算法和EKF算法两种转动惯量辨识方法搭建仿真模型，通过仿真结果对比分析。变增益Landau算法能够解决收敛速度和辨识精度的矛盾，该算法根据辨识偏差来调节自适应增益的取值，可得到收敛时间短、估计精度高和动态能力好

5、的辨识结果。EKF算法考虑进了模型误差和系统噪声的影响，合理选取协方差矩阵且只辨识惯量参数，能够解决以往应用中动态性能不好和计算量大的缺点，该算法对变化的系统参数以及环境噪声都有很好的鲁棒性，能得到信噪比很好的辨识结果。针对FFRLS-MRAS算法辨识定子电阻、交直轴电感和永磁体磁链，其自适应律设计困难的问题，本文提出了一种变遗忘因子和变加权因子结合的变折息因子最小二乘法，有效的解决了在永磁同步电机参数辨识过程中，存在的数据饱和、收敛时间长、辨识精度差的问题，提升了电参数辨识的动态跟踪性、辨识精度和速度。根据实际应用中伺服测试系统需要的

6、性能指标和测试项目进行分析，设计具体方案，并详细分析测试功能。采用虚拟仪器技术与Matlab混合编程的方式，进行转速滤波与参数辨识的上位机软件设计，搭建基于电机对拖的伺服测试系统实验平台进行验证，实验结果表明伺服测试系统不仅能够完成所需性能的测试，而且还可以得到抗干扰性好、辨识精度高、收敛速度快的参数辨识结果。关键词：伺服测试系统；转速滤波；参数辨识；虚拟仪器技术-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractChangesinthemechanicalparametersandelectricalparametersofthepe

7、rmanentmagnetsynchronousmotorwilldirectlyaffectthecontrolperformanceoftheservosystem,howtoachieveefficientparameteridentification,andthroughtheparameteridentificationtomakethetestsystemtosimplifytheteststepsandimprovethetestefficiencyisthecurrentservotestThemainstreamres

8、earchdirectioninthesystem.Thisdissertationmainlystudiestheparameteridentificationonthehigh-performances