CN101943889B - 使电气传动系统调节器自动启动和/或运行的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及使电气传动系统调节器自动启动和/或运行的方法及装置，该电气传动系统具有能振动的机械机构，该方法具有以下步骤：-确定至少一个参数的当前值，-通过如下方式确定电气传动系统的模型，即，首先在使用至少一个参数的当前值的情况下通过在电气传动系统运行时记录频率响应数据来确定非参数模型，随后结合频率响应数据并且在借助基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下来决定电气传动系统的参数，以及-借助于所决定的参数中的至少一个参数对电气传动系统的多个调节器或至少一个调节器进行参数设定。

Description

使电气传动系统调节器自动启动和/或运行的方法及装置

技术领域

本发明涉及用于使具有能振动机械机构的电气传动系统的调节器自动启动和/或自动运行的方法以及所属装置。

背景技术

为了使电气传动系统的调节器自动启动或自动运行，需要确定与运行相关的参数的值。在很多实践应用情况中，具有能振动机械机构的电气传动装置的机械联合体作为双惯量振动器(Zweimassenschwinger)进行模型化。在此，首先需要的是，将传动系统进行如下识别，即，确定一种用于传动系统的模型。然后，可以在该识别的模型的基础之上对传动系统的调节器进行参数设定。

基本上，调节器参数设定得越好，该模型就越合乎实际地表现传动系统的实际系统。调节器参数设定一般对过程执行具有直接影响。

迄今在参考文献中所公知的方程的出发点是，对于待调节的传动联合体，总起动时间或惯性矩是公知的。就这点而言，关于系统的先验认识是前提。总起动时间例如可以通过估算来决定，如帕德博恩大学(Paderborn)的Frank Schütte在2002年的题目为“Automatisierte Reglerinbetriebnahme für elektrische Antriebe mitMechanik(用于具有能振动机械机构的电气传动装置的自动调节器启动)”的博士论文中所说明的那样。

那里所说明的做法以如下假设为依据，即，实际系统在大约20到30Hz之间的低频范围内具有单惯量系统(Einmassensystem)的特性。但是，这些前提被切实满足得越少，则对总起动系统的估算就越不准确并且因此对其余系统参数的基于此的优化就越不准确，对总起动时间的估算被用于对其余系统参数的优化中。

另一问题在于，实际系统由于摩擦效应在大约1到10Hz之间的非常低频率的范围内而不具有如在理论中设为前提那样的纯积分特性。由此，在谐振频率为30Hz的数量级或更小的、非常有弹性的系统的情况下，确定总起动时间变得困难。

发明内容

因此，本发明基于如下任务，即，给出一种用于使具有能振动机械机构的电气传动系统的调节器自动启动和/或自动运行的、与此相关地改进的方法。

为了解决该任务而设置如下的方法，该方法具有以下步骤：

-确定至少一个参数的当前值，

-通过如下方式确定电气传动系统的模型，即，首先在使用至少一个参数的当前值的情况下通过在传动系统运行时记录频率响应数据(Frequenzgangsdaten)来确定非参数模型，随后，结合频率响应数据并且在借助基于列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下来决定电气传动系统的参数，以及

-借助于所决定的参数中的至少一个参数对电气传动系统的多个调节器或至少一个调节器进行参数设定。

因此，在对参数的当前值进行估算之后，依据本发明的调节器启动分成两步，其中，在第一步中，对传动系统进行建模，而在第二步中，执行接下来的调节器参数设定。建模或者系统识别在其那方面在依据本发明的方法中又分为两阶段或者分成两步。在此，在第一阶段中确定呈频率响应(Frequenzgang)形式的非参数模型。在执行频率响应测量之后，在使用所测得的频率响应数据的情况下，确定系统参数和模型参数。将列文伯格和马夸尔特(Levenberg und Marquardt)的数值优化法用于参数确定。

不同于迄今公知的方法，在依据本发明的方法中，在建模第二阶段中的优化也运用到参数值上，该参数值已经例如结合事先存在的频率响应数据或所测得的振幅响应(Amplitudengang)，或者还有在计算的情况下当前性地或以近似值来确定，尤其是已估算。因此，在本发明的范围内，例如机械传动联合体的总起动时间或惯性矩自身得以优化(所述机械传动联合体的总起动时间或惯性矩在迄今的方程中得到估算或其先验认识在某些方程中也简单地被设为前提)，从而依据本发明的方法显示出的优点是，可以避免来自对相应数值单纯估算而产生误差或者不必掌握关于电气传动系统的(准确的)先验认识。因此，在本发明的范围内，首先估算至少一个参数。利用该参数可以通过如下方式当前性地或“粗略”地对调节装置进行参数设定，即，可以使传动装置运行。然后，对频率响应进行测量，为此，传动装置必须至少基本上是能运转的。在频率响应测量之后，进行参数优化或参数匹配，其中，优选的是，描述系统的所有模型参数都基于所测得的频率响应数据来确定。依据本发明，这种优化还包括开头当前性地或“粗略”地被识别的参数。在结果中得到具有所有被识别的系统参数的传动装置模型。于是，该模型在启动的方面用于优化的调节器参数设定。

因此，优化法提供的结果不仅是其余的系统参数还有经优化的输入参数，在例如结合已存在的频率响应数据或者结合理论上的想法或对比数据的情况下，该输入参数可能已经在第一次逼近中被决定，但是紧接着在执行优化算法的范围内，该输入参数得以进一步优化，从而在可能会对调节器参数设定产生很大负面影响的误差在估算时很大程度上得以避免。

利用本发明同样可行的是，在对传动系进行模型化时改进准确性和可靠性。关于待模型化的或待设定参数的传动联合体的先验认识不再是必需的。伴随着对传动系的改进的自动模型化，也更好地成功实现接下来的自动的调节器参数设定。这在最终效果中引起了调节特性的改进，并且因此可以最终引起对相应应用性的改进，这是因为在应用性方面出现的主要要求通常在于，实现所调节的系统的尽可能大的带宽，其中，必须在调节进程的运行中发生改变的参数方面关注足够的鲁棒性。

本发明能够实现的是，一方面顾及到：在基本上很短的调节时间和很小的过调量的情况下对高动态的转速调节的相反的要求，另一方面顾及到：对于未模型化的进程特性和未经精确识别的参数的鲁棒性的要求。在该范围内，不允许通过对实际系统的不准确的模型化而白白浪费调节动力(Regeldynamik)，这在本发明的范围内应加以关注。

在此，本发明在出现波动的过程参数的时候才显得特别有帮助，从而必须植入鲁棒的识别例行程序(Identifikationsroutine)，该识别例行程序也许可以同样在设备连续运行期间得到应用或者为了重新识别而被植入，并且因此在没有关于调节进程的先验认识的情况下一定行得通。因为在连续运行期间和相似情况下，不可行的是，事先就执行起动时间试验或其他类似试验。为此给出的典型情况是，可以实现模型跟踪调节。在这种调节策略中，不断地对调节进程的算出的模型与实际系统之间进行比较。

在非常有弹性的系统的情况下由开头测定的频率响应数据对联合体的总惯性矩所进行的必然有误差的估算同样可以在本发明的范围内通过后续的优化过程来修正。由此取消补充性的附加试验的必要性，尤其是起动时间试验的必要性。

依据本发明，可以将双惯量振动器模型用作电气传动系统的模型和/或电气传动系统的模型能够在没有电气传动系统先验认识的情况下得以确定。在很多实际应用情况中有意义的是，将传动装置的机械联合体作为双惯量振动器进行模型化。在依据本发明的方法中，优点是，对该电气传动系统的在先认识对于执行该电气传动系统不是必需的。因此，特别有利地通过如下方式来执行本方法，即，除了通过列文伯格-马夸尔特算法进一步优化的参数以外(针对该参数结合第一频率响应数据或者其他第一估计来确定当前估算值，该估算值不是事先精确已知的)也不必已知系统的其他参数，从而最终从优化法中得出所有系统参数。因此，可以取消用于确定参数的附加的试验。

尤其有意义的是，在本方法中估算，尤其是由小频率范围内的频率响应数据来估算电气传动系统的总起动时间，作为参数的当前值，并且将该总起动时间用作基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法所用的初始值。

总起动时间是在迄今的方程中先验确定的值或根据确定的方法估算出的值，而估计值自己不用再次进行检验。与此相反，在本发明中，由电机的起动时间和负载的起动时间的总和组成的总起动时间的当前值自身作为待优化的值被引入到优化算法中并且在算法的范围内被进一步改进，以便最后得到用于总起动时间的最优的、接近真实的值并且在进行可能会对系统的过程特性产生深刻影响的确定过程时避免误差。

依据本发明，总起动时间的当前值可以借助子信号序列的测量值的数目与从1至该测量值的数目的依赖于角频率的通用传递函数的模的总和的商来估算，总起动时间与该商成比例。

因此，对整个机械传动联合体的惯性矩的估算，该惯性矩乘以机械的额定角速度Ω_N并且除以额定转矩M_N得到总起动时间，相应于在开头提到的Schütte的博士论文中指出的等式

${\hat{J}}_{\mathrm{ges}}=\frac{L}{\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\left|G_{\mathrm{mech}}\left(j{\mathrm{\ω}}_i\right)\right|}$

来进行，其中，L是子信号序列测量值的数目而G_mech(jω_i)代表通用传递函数。

双惯量系统的通用传递函数定义为

$G_{\mathrm{mech}}\left(s\right)=\frac{{\mathrm{\ω}}_M\left(s\right)}{m_M\left(s\right)}=\frac{1}{s\·(T_M+T_L)}\·\frac{T_L\·T_C\·s^2+d\·T_C\·s+1}{\frac{T_L\·T_C\·T_M}{T_M+T_L}\·s^2+d\·T_C\·s+1},$

其中，ω_M(s)是电机角速度，而m_M(s)表示驱动力矩。s是复合参数，T_M、T_L、T_C和d是待识别的系统参数。T_M表示电机的起动时间，T_L表示负载的起动时间，T_C是标准化的弹簧常数，而d表示弹簧的标准化的材料阻尼。

如果这时机械传动联合体的系统总起动时间，即

T_ges＝T_M+T_L

是先验已知的或者所属的惯性矩J_ges是已知的，那么基于

T_ges＝J_ges·Ω_N/M_N

可以定义约化的传递函数，其中，Ω_N是机械的额定角速度而M_N是额定转矩。于是，该约化的传递函数产生为

$G_{\mathrm{nrs}}\left(s\right)=G_{\mathrm{mech}}\left(s\right)\·s\·T_{\mathrm{ges}}=\frac{T_L\·T_C\·s^2+d\·T_C\·s+1}{\frac{T_L\·T_C\·T_M}{T_M+T_L}\·s^2+d\·T_C\·s+1}=\frac{a_3\·s^2+a_2\·s+1}{a_1\·s^2+a_2\·s+1},$

其中，a₁、a₂和a₃是系数，这些系数可以组成参数矢量T_M在系数a₁中由关系式T_M＝T_ges-T_L来代入。

但所提到的代入过程的前提是，总起动时间要么一开始就已知，要么由单独测量如起动时间试验来决定。

由在很小的范围内测量的振幅响应来对总起动时间进行所提及的估算从如下前提出发，即，实际系统在直至大约30Hz的低频范围内具有单惯量系统的特性。如果不满足该前提，那么对总起动时间的估算越不准确，与单惯量系统的偏差就越大。因此，也相应不准确地实现对其余系统参数的优化，对总起动时间的估算归入该优化。导致的问题是，实际系统通过摩擦效应在直至大约10Hz的低频范围内不具有纯积分特性，像在理论中假定的那样。

依据本发明，在基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法的范围内可以作为参数来确定的是由有弹性的双惯量振动器模型的约化传递函数的三个系数组成的参数矢量和/或电气传动系统的总起动时间。

优选在优化时共同进行三个参数a₁、a₂和a₃以及总起动时间T_ges的确定。因此，一方面对能组合成参数矢量的系统参数进行优化并且另一方面隐含地进行对总起动时间的进一步优化，先估算该总起动时间或(通过估算或其他方式)当前性地确定该总起动时间。通过对起动时间或其他合适的参数进行附加的进一步优化，预先规定该参数初始值时存在的误差，即例如在估算这种参数时出现的误差，对进一步的参数确定没有不利的影响，这是因为当前参数值与其余系统参数一起得以优化。因此，最后能够实现明显更好地确定过程参数。

为了确定由有弹性的双惯量振动器模型的约化传递函数的三个系数组成的参数矢量及为了确定电气传动系统的总起动时间，可以将基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法从约化传递函数扩展到有弹性的双惯量振动器模型的通用函数。

如所述的那样，以针对迭代的列文伯格-马夸尔特算法生成初始值的方式来估算总起动时间，但在优化过程的范围内借助于列文伯格-马夸尔特法来识别该总起动时间，以便因此为了对双惯量振动器进行参数模型化而得到总的来说更为鲁棒的方法，该方法不需要关于参数总起动时间的先验认识。在此，要注意的是，对总起动时间的优化不能以与迄今对参数a₁、a₂和a₃的优化分开的方式来实现。为了这样利用依据本发明改进的调节器特性并因此利用本发明的优点，需要将用于优化法的数学等式从约化的传递函数G_nrs扩展到通用的传递函数G_mech。约化的传递函数的下标“nrs”在此代表“非刚性系统(non rigidsystem)”，即代表对机械机构的能振动的部分的表达。

在基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化算法的范围内，可以对误差函数进行评估，该误差函数基于：在记录频率响应数据的范围内测得的频率响应与在模型确定的范围内获得的、依赖于有弹性的双惯量振动器模型的约化传递函数的三个系数及电气传动系统的总起动时间的模型函数的差。

因此，适当地将经修改的海斯矩阵(Hessmatrix)和梯度矢量扩展到四维关系式，该经修改的海斯矩阵含有误差函数对电气传动系统的所决定的参数的导数，这些所决定的参数呈约化传递函数的三个系数和电气传动系统的总起动时间的形式，该经修改的海斯矩阵和该梯度矢量被用于计算列文伯格-马夸尔特算法的相应迭代步骤的修正矢量。相应迭代步骤的修正矢量在此由求逆的经修改的海斯矩阵与梯度矢量相乘而得出。

因此，待评估的误差函数是

${\mathrm{\χ}}^2\left(\stackrel{\‾}{a}\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|G_{\mathrm{Mess},i}\left({\mathrm{j\ω}}_i\right)-G_{\mathrm{Modell},i}({\mathrm{j\ω}}_i,\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}}){|}^2$

或

${\mathrm{\χ}}^2\left(\stackrel{\‾}{a}\right)=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}|G_{\mathrm{Mess},j}\left({\mathrm{j\ω}}_i\right)-\frac{1}{T_{\mathrm{ges}}}\·\frac{-2a_2{\mathrm{\ω}}^2+(a_2{a}_3-a_2){\mathrm{\ω}}^4+j[\mathrm{\ω}+{\mathrm{\ω}}^3(1-a_3-a_2^2)-a_3{\mathrm{\ω}}^5]}{{\left(a_2{\mathrm{\ω}}^2\right)}^2+{({\mathrm{\ω}}^3+\mathrm{\ω})}^2}{|}^2.$

在此，G_Mess，i(jω_i)代表测得的频率响应。已模型化的函数由G_Modell，i(jω_i，T_ges)示出。这些函数在这里不再以依赖于复合参数s的方式给出，而是以依赖于虚数角频率jω_i的方式给出。

如提及的那样，经修改的海斯矩阵Amod以及梯度矢量同样被扩展到四维关系式，这些海斯矩阵Amod以及梯度矢量包含误差函数对所考虑到的系统参数的导数。于是，由经修改的海斯矩阵和梯度矢量依据

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\δ}}={\underset{\‾}{A}}_{\mathrm{mod}}^{-1}\stackrel{\‾}{\mathrm{\β}}$

来确定修正矢量对于经修改的海斯矩阵和梯度矢量的四维关系式是

${\underset{\‾}{A}}_{\mathrm{mod}}=\underset{\‾}{A}+\underset{\‾}{A}\mathrm{\λ}\underset{\‾}{I}=\left(\begin{array}{cccc}\frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_1{\∂a}_1}\·(1+\mathrm{\λ})& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_1{\∂a}_2}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_1{\∂a}_3}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_1{\∂T}_{\mathrm{ges}}}\\ \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_2{\∂a}_1}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_2{\∂a}_2}(1+\mathrm{\λ})& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_2{\∂a}_3}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_2{\∂T}_{\mathrm{ges}}}\\ \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_3{\∂a}_1}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_3{\∂a}_2}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_3{\∂a}_3}(1+\mathrm{\λ})& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_3{\∂T}_{\mathrm{ges}}}\\ \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂T}_{\mathrm{ges}}{\∂a}_1}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂T}_{\mathrm{ges}}{\∂a}_2}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂T}_{\mathrm{ges}}{\∂a}_3}& \frac{{\∂}^2{\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂T}_{\mathrm{ges}}{\∂T}_{\mathrm{ges}}}(1+\mathrm{\λ})\end{array}\right)$

及

$\stackrel{\‾}{\mathrm{\β}}=-\frac{1}{2}\·\mathrm{grad}\left({\mathrm{\χ}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})\right)=\left(\begin{array}{c}\frac{{{\∂}_{\mathrm{\χ}}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_1}\\ \frac{{{\∂}_{\mathrm{\χ}}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_2}\\ \frac{{{\∂}_{\mathrm{\χ}}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂a}_3}\\ \frac{{{\∂}_{\mathrm{\χ}}}^2(\stackrel{\‾}{a},T_{\mathrm{ges}})}{{\∂T}_{\mathrm{ges}}}\end{array}\right).$

可以将通用传递函数与复合因数及电气传动系统总起动时间的乘积用作约化的传递函数和/或在求电机角速度与驱动力矩的商的方法的范围内用作通用传递函数。

为了在优化法的范围内在使用列文伯格-马夸尔特算法的情况下对所有系统参数进行优化，在此适当地使用扩展到系统参数的相应总数的通用传递函数。在该通用传递函数中，以电机起动时间加上负载起动时间的总和的方式出现的是整个系统的起动时间。在约化的传递函数中，在总起动时间已知的前提下，迄今的方程中经常将惯量的起动时间代入参数矢量的第一系数中。

在本方法的范围内，使用依赖于电机的起动时间、负载的起动时间、电气传动系统的标准化弹簧常数和标准化弹簧阻尼的传递函数，和/或可以作为参数使用由如下三个系数组成的参数矢量：a)电机的起动时间及负载的起动时间与标准化弹簧常数的乘积除以电机的起动时间与负载的起动时间的总和，(T_L*T_C*T_M)/(T_M+T_L)，b)标准化弹簧阻尼与标准化弹簧常数的乘积，d*T_C，以及c)负载的起动时间与标准化弹簧常数的乘积，T_L*T_C。该矢量可以记为参数矢量

在电气传动系统的连续运行期间可以结合频率响应数据并且在借助基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下执行对电气传动系统参数的决定，尤其是通过如下方式，即，对电气传动系统或电气传动系的所有参数进行决定和/或优化，包括至少一个当前的、优选在开始时估算得到的参数值在内。对至少一个参数的至少一个当前值进行的重新估算等不是必需的，这是因为这种重新估算可以依据本发明在设备运行期间得以优化。因此，本发明例如应用在参数值波动的情况下和/或应用在模型跟踪调节的范围内。

因此，依据本发明，例如在过程参数波动的情况下基于依据本发明方法的鲁棒性而不必执行重新的起动时间试验等，以便(重新地)执行对模型参数的可靠识别。即使在设备连续运行期间，在不具有关于调节进程的先验认识的情况下，也能实现模型确定。这例如对模型跟踪调节来说很重要，在该模型跟踪调节中，在调节进程的经计算的模型与实际系统之间持续执行比较。

依据本发明，系统模型的阶数相对于迄今的方程扩展了一阶，从而在传动系统中待执行的源代码可以从针对三维问题的源代码扩展到针对四维问题的源代码。为此，设置有如所述那样新导出的并且待执行的算法。

此外，本发明涉及一种装置，该装置用于使具有能振动机械机构的电气传动系统的调节器自动启动和/或自动运行，尤其依据前述方法，该装置具有如下机构，该机构构成用于确定至少一个参数的当前值，用于通过如下方式确定电气传动系统的模型，即，首先在使用至少一个参数的当前值的情况下通过在电气传动系统运行时记录频率响应数据来确定非参数模型，并且用于随后结合频率响应数据并且在借助基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下，对电气传动系统的参数进行决定，并且用于借助所决定的参数中的至少一个参数对电气传动系统的多个调节器或至少一个调节器进行参数设定。

此外，本发明还涉及电气传动系统或带有电气传动系统的相应设备，该电气传动系统具有能振动的机械机构，该机械机构如前面叙述或构成的那样带有用于使调节器自动启动和/或自动运行的装置，和/或构造有用于如前述的那样执行所述方法的机构。

因此，用于使调节器自动启动和/或运行的装置或带有该装置的电气传动系统或相应设备具有适当的控制和/或调节机构，借助于该控制和/或调节机构，例如在使用计算装置等的情况下可以实现对于电气传动系统的模型确定，或者借助该控制和/或调节机构可以实现利用通过模型决定的参数来控制调节器和/或可以实现将参数继续传递到调节器上。必要时，调节器本身也可以具有用于确定参数值的机构，方法是，该机构例如构造有自有处理器或计算装置。因此，模型确定和/或参数设定可以视调节器的构造而定地在调节器外部和/或在调节器内部进行。

附图说明

结合下列实施例并且从附图中得知本发明的其他优点、特征和细节。在此：

图1示出用于执行依据本发明的方法的概览图，

图2示出双惯量振动器的振幅响应曲线以及作为依据现有技术的单惯量振动器相应的逼近图线，

图3示出机械联合体的所测得的频率响应数据和配属的相关函数，以及

图4示出双惯量试验台的频率响应和依据现有技术的配属的模型函数。

具体实施方式

在图1中示出的是用于执行依据本发明的方法的概览图。

在此，在使具有能振动的机械机构的电气传动系统的调节器自动启动的范围内，依据框图A首先进行的是，确定总起动时间的当前值。这种估算例如可以基于振幅响应的数据。依据框图B，总起动时间的当前值用于对调节进行粗略的第一次参数设定，以便首先基本上可以执行传动装置的运行。因此，参看框图C，可以对频率响应数据进行记录，这是因为针对这种测量的前提是，传动装置至少基本上是能运转的。如在框图D中说明的那样，频率响应数据用作传动系统的非参数模型。

在频率响应测量之后，进行依据图E的参数优化。系统的所有模型参数在此基于所测量的频率响应数据得以优化，总起动时间的当前值也得以优化。依据本发明，优化算法是列文伯格-马夸尔特算法，在该列文伯格-马夸尔特算法的流程中，当前性地估算得到的参数值作为初始值来使用。优化算法也可以通过如下方式来实施，即，除了其余系统参数即通常情况下为具有三个分量a₁、a₂和a₃的参数矢量之外，总起动时间的当前值得以(进一步)优化。

由此，在结果中得出传动系统的共计四个优化的参数值(参看框图F)，即优化的总起动时间和具有三个所提到矢量分量的优化的参数矢量

电气传动系统的这些优化的参数然后依据框图G用于调节器参数设定。在此，依据本发明的方法显示出的优点是，框图A中的总起动时间只是初始值，该初始值在后续的方法过程中进一步被优化，从而还在连续的设备运行期间，例如在参数值波动时，可以执行重新确定优化的参数值，这是因为不必特意地确定针对起动时间的先验值或从起动试验中决定总起动时间，而是可以将一次估算的值依据当前事态与其余系统参数一起进行进一步优化。

图2示出双惯量振动器的振幅响应曲线以及作为依据现有技术的单惯量系统的相应的逼近图线。在此，在横坐标上绘出的是角频率，在纵坐标上绘出的是通用传递函数的数值。可依据本发明用于确定列文伯格-马夸尔特算法的初始值的逼近图线是具有缺陷的，因为估算的前提是，实际系统在20到30Hz之间的低频范围内必须具有单惯量系统的特性，其中，估算越不精确，就越不能得到满足该前提。然而，因为在用于调节器启动的依据本发明的方法中不仅对其余系统参数进行优化而且对已估算的初始值进行优化，所以与用常规方法相比，总的来说明显更好地实现参数确定。

图3示出机械联合体的所测得的频率响应数据和配属的相关函数，其中，这里在横坐标上绘出的是以Hz为单位的频率，在纵坐标上绘出的是弹簧常数C_uy，以及通用传递函数(以度为单位)或通用传递函数的数值。

实际系统由于摩擦效应而在大约1至10Hz的非常低的频率范围内不具有积分特性，如理论要求的那样。如果涉及到具有30Hz数量级或更小的谐振频率f_res的非常有弹性的系统，这使总起动时间的确定变得困难。图3中的频率响应示出，系统达到第一缓冲器频率(Tilgerfrequenz)就不具有单惯量系统的特性，在单惯量系统中，振幅响应必定具有-20dB/10倍频程(dB/Dekade)的特征斜率。高于缓冲器频率就不再能实现对作为单惯量系统的传动系的逼近。

在图4中示出双惯量试验台的频率响应，带有依据现有技术的配属的模型函数。在横坐标上绘出的是以Hz为单位的频率f，在纵坐标上相应地绘出的是以度为单位的通用传递函数或通用传递函数的数值。利用方程依据现有技术确定的模型函数虽然在高于缓冲器频率时具有与所测得的频率响应的很好的一致性，但在低于缓冲频率时可以看出偏差。在此适用如下规则，即，机械联合体越有弹性，对总惯性模型的估算就将越强烈地妨碍模型化。通过依据本发明的对总起动时间连同其余系统参数进行的优化，可以尤其在有弹性的联合体的情况下避免或者明显减少这种问题。由此形成用于对双惯量振动器进行参数模型化的总的来说更为鲁棒的方法，而关于总起动时间或其他参数的先验认识不是必需的。

附图标记列表

A-G    方法流程框

Claims (14)

1.用于使具有能振动机械机构的电气传动系统的调节器自动启动和/或自动运行的方法，所述方法具有以下步骤：

-确定至少一个参数的当前值，

-通过如下方式确定所述电气传动系统的模型，即，首先在使用所述至少一个参数的当前值的情况下，通过在所述电气传动系统运行时记录频率响应数据来确定非参数模型，随后根据所述频率响应数据并且在借助基于列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下来决定所述电气传动系统的参数，以及

-借助于所决定的参数中的至少一个参数对所述电气传动系统的多个所述调节器或至少一个调节器进行参数设定；

其中，估算所述电气传动系统的总起动时间，作为参数的当前值，并且将所述总起动时间用作所述基于所述列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法的初始值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将双惯量振动器模型用作所述电气传动系统的模型和/或所述电气传动系统的所述模型以无需对所述电气传动系统的先验认识的方式来确定。

3.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，由小频率范围内的频率响应数据来估算所述电气传动系统的所述总起动时间。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述总起动时间的当前值根据子信号序列的测量值的数目与从1至该测量值的数目的依赖于角频率的通用传递函数的模的总和的商来估算，所述总起动时间与所述商成比例。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述基于所述列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法的范围内作为参数来确定的是：由有弹性的双惯量振动器模型的约化传递函数的三个系数组成的参数矢量和/或所述电气传动系统的总起动时间。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，为了确定由有弹性的双惯量振动器模型的所述约化传递函数的所述三个系数组成的所述参数矢量及为了确定所述电气传动系统的所述总起动时间，将所述基于所述列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法从所述约化传递函数扩展到所述有弹性的双惯量振动器模型的通用函数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述基于所述列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法的范围内，对误差函数进行评估，所述误差函数基于在记录频率响应数据的范围内测得的频率响应与在确定模型的范围内获得的、依赖于有弹性的双惯量振动器模型的所述约化传递函数的所述三个系数及所述电气传动系统的所述总起动时间的模型函数的差。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，将经修改的海斯矩阵和梯度矢量扩展到四维关系式，所述经修改的海斯矩阵含有所述误差函数对所述电气传动系统的所述所决定的参数的导数，所述所决定的参数呈所述约化传递函数的所述三个系数和所述电气传动系统的所述总起动时间的形式，所述经修改的海斯矩阵和所述梯度矢量用于计算所述列文伯格-马夸尔特算法的相应迭代步骤的修正矢量。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述通用传递函数与复合参数及所述电气传动系统的所述总起动时间的乘积用作为约化传递函数和/或在求电机角速度与驱动力矩的商的方法的范围内用作为通用传递函数。

10.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述方法的范围内，使用依赖于电机的起动时间、负载的起动时间、所述电气传动系统的标准化弹簧常数和标准化弹簧阻尼的传递函数，和/或将由如下所述三个系数组成的参数矢量用作为参数：a)所述电机的起动时间及所述负载的起动时间与所述标准化弹簧常数的乘积除以所述电机的起动时间与所述负载的起动时间的总和，b)所述标准化弹簧阻尼和所述标准化弹簧常数的乘积，以及c)所述负载的起动时间和所述标准化弹簧常数的乘积。

11.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述电气传动系统的连续运行期间，根据所述频率响应数据并且在借助基于所述列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下，通过如下方式执行对所述电气传动系统参数的决定，即，对所述电气传动系统的所有参数进行决定和/或优化，包括所述至少一个参数的当前值在内。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述至少一个参数的当前值是在开头被估算的参数值。

13.用于依据根据前述权利要求之一所述的方法使具有能振动机械机构的电气传动系统的调节器自动启动和/或自动运行的装置，所述装置具有如下机构，所述机构被构成

用于确定至少一个参数的当前值，

用于通过如下方式确定所述电气传动系统的模型，即，首先在使用所述至少一个参数的当前值的情况下通过在所述电气传动系统运行时记录频率响应数据来确定非参数模型，并且

用于随后根据所述频率响应数据并且在借助基于所述列文伯格-马夸尔特算法的数值优化法对至少一个参数的至少一个当前值进行优化的情况下，对所述电气传动系统的参数进行决定，并且

用于借助所决定的参数中的至少一个参数对所述电气传动系统的多个所述调节器或至少一个调节器进行参数设定。

14.具有能振动的机械机构的电气传动系统，带有依据权利要求13的、用于使调节器自动启动和/或自动运行的装置和/或构造成带有用于执行根据权利要求1至12之一所述方法的机构。