基于变周期递推最小二乘法与卡尔曼观测器的伺服系统在线惯量辨识

摘要

交流伺服系统运行过程中,系统参数的变化和外界干扰会影响系统性能.而系统控制器参数需要根据系统转动惯量进行实时整定,因此获得系统转动惯量对于实现高性能伺服系统具有重要意义.本文提出一种变周期最小二乘算法进行在线惯量辨识,同时利用卡尔曼观测器获取负载转矩.在分析测速量化误差对辨识误差影响的基础上,将转速差作为辨识算法执行判据,很好地解决了在低加速度下无法辨识的问题,拓宽了辨识算法的适用范围.仿真和实验证明了本文所提算法的有效性.