一种利用伺服驱动器测定机械共振频率的方法

摘要

本发明公开了一种利用伺服驱动器测定机械共振频率的方法，其步骤是：使伺服驱动器工作在转矩控制模式下，通过在伺服驱动器内部施加设定的转矩激励信号使电动机驱动机械部件处于微振状态；同步采集电动机的实际速度信号，得到电动机实际速度信号序列；将采集到的电动机实际速度信号序列依次通过若干个中心频率不同、但通带频率固定的带通滤波器，得到经过滤波后的速度信号，计算每个带通滤波器输出的滤波后的速度信号序列绝对值累加值；再将上述各个带通滤波器输出信号序列的累加值进行比较，最大累加值对应的带通滤波器的中心频率即为机械共振频率。利用本发明方法，可以实现机械设备自动完成机械共振频率的测定。

说明书

技术领域

本发明属于机械共振频率测定/辨识技术领域，具体说涉及一种利用伺服驱动器测定机械共振频率的方法。

背景技术

在电气传动、电机拖动等工业自动化领域，机械共振是常见的现象，共振频率通常在几百赫兹左右。机械共振会带来很多弊端，如现场噪音大、加工精度和机械精度都下降、机械使用寿命缩短等。因此设备工作时都要尽量克服机械共振，尤其对于伺服驱动这类高精度控制场合。

通常伺服驱动器中都内置共振抑制控制器功能，正确设置共振频率后，共振抑制控制器会大幅衰减共振频率点的强度，有效缓解机械共振带来的不利影响。因此需要预知正确的机械共振频率点，就可解决此问题。通常机械共振频率在100赫兹至1000赫兹，辨识精度达到5赫兹，即能满足应用要求。

现有技术中，常见的辨识机械共振频率点的方法是通过上位装置来实现的，在产生机械振动时，将电动机实际速度信号采集到上位装置，上位机采用快速傅立叶变换（FFT）将时域信号作频率分析，得到各个频率点的幅值，幅值最大点对应的频率即为机械共振频率。上述方案存在的问题在于：快速傅立叶变换的频率分辨率与采样信号的数据量相关，要辨识分辨率的频率越高，需要采样的数据量就越大，而快速傅立叶变换的运算量又是与采样数据量呈几何级数增长。受庞大运算量的制约，通常上位装置都是PC机，此外还需要其它辅助设备，诸如上位装置与伺服驱动器之间的通讯电缆，上位装置安装专用的伺服通讯软件等等，设备结构复杂，导致了成本的增加；另一方面，使用上述方法辨识机械共振频率，需要现场操作人员受过相应的技术培训并具有相应的技术技能，实际工作中往往不具备这样的条件，因此，导致现场很少有操作人员使用上位装置去测量机械共振频率。

从伺服驱动器的智能化程度和易操作性的角度出发，如果伺服驱动器本身具备共振频率辨识的功能，那么会给操作使用带来极大的便利，能够更好地驱动机械部件，提升伺服驱动器的控制性能。

发明内容

本发明所要解决的技术问题，在于克服现有技术存在的缺陷，提供一种利用伺服驱动器测定机械共振频率的方法，可以实现机械设备自动完成机械共振频率的测定。

本发明是通过如下技术方案来实现的：

使伺服驱动器工作在转矩控制模式下，通过在伺服驱动器内部施加设定的转矩激励信号，该转矩激励信号采用线性移位寄存器序列（M序列）的形式，其属于具有接近白噪声性质的伪随机信号，使电动机驱动机械部件处于微振状态，这样做的目的是不对电机或机械设备造成损坏。同步采集电动机的实际速度信号，并存储在伺服驱动器内部SRAM中的指定数据区，直至给定的转矩信号施加完毕，电动机停止运动，得到电动机实际速度信号序列。将采集到的电动机实际速度信号序列依次通过若干个中心频率不同、但通带频率固定的带通滤波器，得到经过滤波后的速度信号，将每个带通滤波器输出的速度信号序列先取绝对值再作累加运算，得到各个带通滤波器输出信号序列的累加值。再将这若干个带通滤波器输出信号序列的累加值进行比较，最大累加值对应的带通滤波器的中心频率即为机械共振频率。

本发明通过施加设定的转矩信号，保证机械部件只做微小的运动，能有效地保护机械部件；借助伺服驱动器内部高速的信号采样和数字信号的处理，能独立辨识出机械共振频率；本发明既节省了系统成本，又提升了伺服驱动器的智能化程度和易操作性，具有很强的应用和推广价值。

附图说明

图1  是实施本发明利用伺服驱动器测定机械共振频率的方法的设备结构框图；

图中A是伺服驱动器，B是电动机，C是数控铣床。

图2  共振频率分析的结构框图。

图3 是机械减振前后的效果对比图。

具体实施方式

下面结合图1、图2和实施例对本发明进一步说明。

实施例：图1中C为一数控铣床，电动机B通过滚珠丝杠驱动数控铣床C的某一轴、伺服驱动器A控制电动机B，选定的带通滤波器个数M=10，各带通滤波器的中心频率依次为100Hz、200Hz、300Hz、……、1000Hz，通带频率为100Hz。

图1中，伺服驱动器A工作在转矩控制模式，根据伺服驱动器A内部设定的线性移位寄存器序列（M序列），生成转矩给定信号（转矩激励信号），转矩激励信号的幅值通常为额定转矩的5%～10%，作用于电动机B进而驱动数控铣床C，使数控铣床C产生微小的运动，能有效地保护数控铣床C。与此同时伺服驱动器A同步采集电动机B的实际速度信号，得到电动机实际速度信号序列，并存储在伺服驱动器A内的指定数据区，交由伺服驱动器A进行数字信号处理，并分析出机械共振频率。

数字信号处理和机械共振频率分析的步骤如下：图2中，电动机速度信号序列X₁～X_N先经过带通滤波器1，滤波器输出信号序列Y₁₁～Y_N1，作输出信号序列的绝对值累加运算；再将电机速度信号序列通过带通滤波器2，滤波器输出信号序列Y₁₂～Y_N2，也作绝对值累加运算；依次类推，直到电机速度信号序列通过最后一个带通滤波器M，滤波器输出信号序列Y_1M～Y_NM，同样作绝对值累加运算。比较SUM_1，SUM_2，……，SUM_M的大小，最大值SUM_j对应的带通滤波器j的中心频率f_j近似为共振频率（当带通滤波器的中心频率与共振频率一致时，信号通过带通滤波器后的完整性才最好，SUM值也会最大），其精度依带通滤波器的通带频率而定（通带频率越宽，精度越低，视应用需求而定）。本实施例中，最大值为SUM_5，共振频率近似为带通滤波器5的中心频率f₅＝500Hz，辨识精度为±50Hz，得到一个粗略的共振频率点。

通常可先设定较大的通带频率，辨识到一个粗略共振频率范围；在此范围内，再设定较小的通带频率，辨识到一个精确的共振频率点。如此既可缩短辨识时间，又可减少运算资源。经过第一次辨识后，本实施例重新选定带通滤波器个数M＝10，各带通滤波器的中心频率依次为455Hz、465Hz、475Hz、……、545Hz，通带频率为10Hz，再次执行图2中的机械共振频率分析步骤，计算得到最大值为SUM_8，共振频率近似为带通滤波器8的中心频率f₈＝525Hz，此时辨识精度为±5Hz，能满足伺服驱动数控铣床此类高精度控制场合的要求。

在辨识出机械共振频率后，将此频率设入共振抑制控制器，本实施例减振前后的效果对比如图3：图3为电动机B的实际速度响应，伺服驱动器A控制电动机B以每分钟200转的速度驱动数控铣床C运动，由于产生机械共振导致电动机B的速度波动达到±25转/分，实施减振控制后，电动机B的速度波动减小至±5转/分；实施例证明了由本发明方案所辨识出的机械共振频率的准确性，亦验证了本发明方案的有效性。