CN105116329A - 振镜扫描电机模型参数的辨识方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种振镜扫描电机模型参数的辨识方法及装置。所述辨识方法首先建立包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元的通用数学模型。在目标电机处于堵转状态时，利用第一周期性电压信号激励目标电机，并对输出的第一电流信号进行采样；将第一周期性电压信号与第一电流信号中的正弦分量转换为第一激励电压向量及第一电流向量后代入数学模型中，计算定子线圈单元的参数。在目标电机处于非堵转状态时，利用第二周期性电压信号激励目标电机，对输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号、第二电机位置信号中的正弦分量转换为第二电流向量及第二电机位置向量后代入到数学模型中，计算转子及负载单元的参数。

Description

振镜扫描电机模型参数的辨识方法及装置

技术领域

本发明涉及光学应用领域，具体涉及一种振镜扫描电机模型参数的辨识方法及装置。

背景技术

振镜扫描电机(以下或简称电机)是一种负载为反射镜片或成像装置的特殊的直流无刷电机。相对于传统电机来说，其额定功率小，动态响应快，可旋转角度范围一般在-20°至+20°之间，因此，在光学应用领域，该电机通常被用作改变光路旋转角度的装置。

在实际应用中，为了实现对电机旋转角度的快速定位控制，需要利用电机控制器对电机进行闭环控制(伺服控制)。传统电机控制器包括模拟控制器和PID(比例-积分-微分)调节器。PID调节器包括拟运算放大器、电阻及电容。PID调节器根据电机输出的信号(包括：位置及电流)与参考信号之间的误差计算电机旋转角度的调节量，PID调节器将计算出的调节量经后级线性功率放大器进行放大后驱动电机转动，以实现对电机的闭环控制。

由于电机特性及转子及负载不同，导致电机控制系统出厂及日常调试维护只能依靠人工试凑的方法对PID调节器中比例、积分及微分控制器的参数进行调整；同时由于模拟元件参数温漂较大，易受环境因素影响，电机的模型参数会随时间推移而产生变化。因此，每隔设定时间须对PID调节器中的比例、积分及微分控制器参数再次进行调整。虽然一些先进控制理论可以使电机系统实现自动稳定控制，但这些算法通常须以被控对象精确的数学模型为基础，才能进行正常工作。

目前，针对扫描振镜电机中的模型参数进行辨识的方法很多，较为简单的有脉冲或阶跃激励法，即通过标准的阶跃信号或脉冲信号对系统进行激励测试，以对模型参数进行辨识，上述方法实施简单，但精度偏低；而较复杂的模型参数辨识方法有最小二乘法，最大似然法及神经网络等，然而这些辨识算法存在着过于复杂不易实现或者收敛速度较慢、易受到干扰、辨识结果精度降低等缺点。

发明内容

本发明的目的是提供一种能够提高振镜扫描电机系统参数辨识速度与精度的振镜扫描电机模型参数辨识方法，以解决背景技术中电机控制系统中不易实现、收敛速度慢、辨识精度低的问题。

为克服相关技术中存在的问题，本发明提供一种振镜扫描电机模型参数辨识方法，包括以下步骤：

建立目标电机的通用数学模型，所述目标电机的通用数学模型包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元；

在目标电机处于堵转状态时，向目标电机输入第一周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第一电流信号进行采样；提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量转换为第一激励电压向量；提取第一电流信号中角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量转换为第一电流向量；将第一激励电压向量和第一电流向量代入到所述通用数学模型中，计算目标电机中定子线圈单元的参数；

在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电流信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电流向量，提取第二电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电机位置信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电机位置向量，将第二电流向量和第二电机位置向量代入到所述数学模型中，计算所述转子及负载单元的参数。

进一步地，所述通用数学模型还包括设置于所述转子及负载单元的输出端与所述定子线圈单元的输入端之间的反馈单元；

在计算电机定子线圈单元的参数后、计算所述转子及负载单元的参数之前，或者在计算所述转子及负载单元的参数之后还包括：

在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第三周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第三电流信号、第三电机位置信号进行采样；分别提取第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中角频率为ω_fb的正弦分量或余弦分量，并将从第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中提取的角频率为ω_fb的正弦或余弦分量分别转换为第三激励电压向量、第三电流向量、第三电机位置向量；

将第三电流向量及所述定子线圈单元的参数代入到所述通用数学模型中，计算出电机定子线圈两端的第三模型电压向量；利用第三电机位置向量计算获得第三电机转速向量，并利用第三激励电压向量与第三模型电压向量计算得到第三电压反馈向量；

将第三电机转速向量及第三电压反馈向量带入所述通用数学模型，计算出所述反馈单元中的反馈参数。

其中，所述反馈单元的反馈参数包括反馈系数Q_fd和瞬态反馈系数K_fd，或者所述反馈单元的反馈参数只包括反馈系数Q_fd。

优选地，所述角频率ω_ub与角频率ω_fb相同；或者，角频率ω_b、角频率ω_ub和角频率ω_fb相同。

优选地，所述定子线圈单元包括参数定子线圈等效电感L_coil和定子线圈等效电阻R_coil，所述定子线圈单元中的参数L_coil和R_coil构成一阶惯性传递函数

所述计算定子线圈单元的参数L_coil和R_coil包括：

在所述目标电机处于堵转状态时，向所述目标电机输入有第一周期性电压信号进行激励，并对目标电机输出的第一电流信号进行采样，提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量电压信号U_{in_b}，及所述第一电流信号中的角频率为ω_b的正弦分量电流信号I_{out_b}；

将所述U_{in_b}和所述I_{out_b}转为向量模式，得到：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{U_{in\_b}}=u_{in\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{u\_b}\\ \stackrel{\→}{I_{out\_b}}=u_{out\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_b}\end{array}\right.$

根据在电机定子线圈一阶惯性传递函数输入角频率为ω_b正弦(余弦)信号时的幅频特性，得到： $\{\begin{array}{c}{L}_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}{\mathrm{\ω}}_b}\sin ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\\ R_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\end{array}.$

优选地，所述转子及负载单元包括参数电机转子等效转动惯量J_rotor、阻尼转矩系数D_rotor，所述转子及负载单元中的参数J_rotor和D_rotor构成一阶惯性传递函数 $G_{rotor}\left(s\right)=\frac{1}{J_{rotor}s+D_{\cot or}};$ 所述积分单元的传递函数为 $G_{speed}\left(s\right)=\frac{1}{s};$

所述计算转子及负载单元的参数包括：

在目标电机处于非堵转状态时，向所述目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，待所述目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第二电流信号以及电机位置信号进行采样，并提取第二电流信号及电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量信号I_{out_ub}及Θ_{out_ub}。

将所述I_{out_ub}及Θ_{out_ub}转化为向量形式：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{I_{out\_ub}}=i_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_ub}\\ \stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}\end{array}\right.$

再根据转子及负载单元的一阶惯性传递函数及积分单元传递函数输入角频率为ω_ub的正弦信号时的幅频特性，得到：

$\{\begin{array}{c}{J}_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}^2}\sin ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ D_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}.$

根据本发明的另一方面，还包括一种振镜扫描电机模型参数的辨识装置，包括以下装置：

通用数学模型建立模块，用于建立目标电机的通用数学模型，所述目标电机的通用数学模型包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元；

定子线圈单元参数计算模块，用于在目标电机处于堵转状态时，向目标电机输入第一周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第一电流信号进行采样；提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量转换为第一激励电压向量；提取第一电流信号中角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量转换为第一电流向量；将第一激励电压向量和第一电流向量代入到所述通用数学模型中，计算目标电机中定子线圈单元的参数；

转子及负载单元参数计算模块，用于在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电流信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电流向量，提取第二电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电机位置信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电机位置向量，将第二电流向量和第二电机位置向量代入到所述数学模型中，计算所述转子及负载单元的参数。

进一步地，所述通用数学模型还包括：

反馈单元参数计算模块，设置于所述转子及负载单元的输出端与所述定子线圈单元的输入端之间，用于在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第三周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第三电流信号、第三电机位置信号进行采样；分别提取第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中角频率为ω_fb的正弦分量或余弦分量，并将从第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中提取的角频率为ω_fb的正弦或余弦分量分别转换为第三激励电压向量、第三电流向量、第三电机位置向量；以及将第三电流向量及所述定子线圈单元的参数代入到所述通用数学模型中，计算出电机定子线圈两端的第三模型电压向量；利用第三电机位置向量计算获得第三电机转速向量，并利用第三激励电压向量与第三模型电压向量计算得到第三电压反馈向量；

将第三电机转速向量及第三电压反馈向量带入所述通用数学模型，计算出所述反馈单元中的反馈参数。

优选地，所述目标电机的定子线圈单元包括参数L_coil和R_coil，所述定子线圈单元中的参数L_coil和R_coil构成惯性传递函数

所述定子线圈单元参数计算模块包括：

第一采样单元，用于在目标电机处于堵转状态时向所述目标电机输入第一周期性电压信号，并对第一电流信号进行采样，提取第一周期性电压信号及第一电流采样信号中角频率为ω_b的正弦分量信号U_{in_b}及I_{out_b}；

第一向量转换单元，用于将U_{in_b}以及I_{out_b}转为向量模式，得到：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{U_{in\_b}}=u_{in\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{u\_b}\\ \stackrel{\→}{I_{out\_b}}=u_{out\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_b}\end{array}\right.$

第一目标参数计算单元，用于根据在定子线圈一阶惯性传递函数输入正弦信号角频率为ω_b时的幅频特性，得到： $\{\begin{array}{c}{L}_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}{\mathrm{\ω}}_b}\sin ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\\ R_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\end{array}.$

优选地，所述目标电机的转子及负载单元包括参数J_rotor、D_rotor，所述转子及负载单元中的参数J_rotor和D_rotor构成惯性传递函数

所述转子及负载单元参数计算模块包括：

第二采样单元，用于在目标电机处于非堵转状态时，向所述目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，待所述目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第二电流信号以及位置信号进行采样，并提取第二电流信号及位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量信号I_{out_ub}及Θ_{out_ub}。

第二向量转换单元，用于将I_{out_ub}和Θ_{out_ub}均转为向量形式：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{I_{out\_ub}}=i_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_ub}\\ \stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}\end{array}\right.$

第二目标参数计算单元，用于根据转子及负载单元的一阶惯性传递函数及积分单元传递函数输入角频率为ω_ub的正弦信号时的幅频特性，得到：

$\{\begin{array}{c}{J}_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}^2}\sin ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ D_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}.$

由以上技术方案可知，本申请首先建立通用数学模型，并将目标电机中各个模块分开识别，避免传统测试方法将电机作为一整体进行识别时参数互相干扰的问题。同时，本申请参数辨识过程简单，只需向目标电机输入短时间的周期性激励信号，经过简单计算相位与幅值关系就能获得准确的电机模型参数，避免传统识别算法存在收敛速度及受到噪声信号干扰问题。由此可知，本申请中的辨识算法能够有效提高振镜扫描电机系统参数辨识的速度与精度，并能够为先进电机控制算法提供精准的数学模型。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1示出了一阶惯性环节的幅频及相频特性图；

图2示出了公式7中一阶惯性环节信号的向量关系图；

图3为根据一优选实施例示出了的目标电机的通用数学模型图；

图4示出了当目标电机堵转状态时电机定子线圈参数辨识原理图；

图5示出了电机非堵转状态时电机转子及负载参数辨识原理图；

图6为带有反馈单元的目标电机的通用数学模型图；

图7示出了电压反馈系数辨识原理图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

本发明的发明人发现：当某一频率的正弦(或余弦)信号经过线性一阶惯性环节时，线性一阶惯性环节的输出信号为与输入信号频率相同的正弦(或余弦)信号，但输出正弦(或余弦)信号的相位与幅值会发生变化，且变化量由线性一阶惯性环节的传递函数决定。

例如，某线性一阶惯性环节的传递函数为：(公式1)

图1示出了一阶惯性环节的幅频特性图，如图1可知，当给该系统输入4.43Hz正弦(或余弦)信号时，该线性一阶惯性环节输出信号应为对输入信号幅值衰减为-28.9dB，且相位滞后为-87.9°的同频率正弦(或余弦)信号。具体来讲，例如当G(s)的输入正弦信号如下公式所示时：

U_in＝u_insin(ω_exitet+φ_in)(公式2)

所得到的线性系统G(s)输出信号的形式应当如下式所示：

U_out＝u_outsin(ω_exitet+φ_out)(公式3)

式中，u_in与φ_in分别为激励正弦信号峰值与相位，u_out与φ_out分别为系统输出正弦信号峰值与相位。

为了定量描述输入与输出正弦波信号的关系，可将上述输入信号U_in与输出信号U_out表示为向量形式：

$\left\{\begin{array}{c}{U}_{in}=u_{in}sin({\mathrm{\ω}}_{exite}t+{\mathrm{\φ}}_{in})=\stackrel{\→}{U_{in}}=u_{in}\∠{\mathrm{\φ}}_{in}\\ U_{out}=u_{out}sin({\mathrm{\ω}}_{exite}t+{\mathrm{\φ}}_{out})=\stackrel{\→}{U_{out}}=u_{out}\∠{\mathrm{\φ}}_{out}\end{array}\right.$ (公式4)

由传递函数复频域和频域之间的关系可知，当把s＝jω_exite带入一阶惯性环节的传递函数G(s)，可以得到该传递函数在输入正弦波信号角频率为ω_exite时的幅频特性，如公式5所示：

$G\left({\mathrm{j\ω}}_{exite}\right)=\frac{\stackrel{\→}{U_{out}}}{\stackrel{\→}{U_{in}}}=\frac{1}{{\mathrm{Aj\ω}}_{exite}}+B$ (公式5)

假设： $\stackrel{\→}{G}={\mathrm{Aj\ω}}_{exite}+B=\mathrm{\β}\∠\mathrm{\δ}$ (公式6)

公式6中，B＝βcos(δ)。

将公式4带入公式5，并对其进行整理可得：

$\frac{u_{out}\∠{\mathrm{\φ}}_{out}}{u_{in}\∠{\mathrm{\φ}}_{in}}=\frac{1}{\mathrm{\β}\∠\mathrm{\δ}}$ (公式7)

图2示出了公式7中一阶惯性环节信号的向量关系图。由图2所示的向量之间的关系，可以得到：

$\begin{array}{c}\mathrm{\β}\∠\mathrm{\δ}=\frac{\stackrel{\→}{U_{in}}}{\stackrel{\→}{U_{out}}}=\frac{u_{in}}{u_{out}}\∠({\mathrm{\φ}}_{in}-{\mathrm{\φ}}_{out})\\ =\frac{u_{in}}{u_{out}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{in}-{\mathrm{\φ}}_{out})+j\frac{u_{in}}{u_{out}}\sin ({\mathrm{\φ}}_{in}-{\mathrm{\φ}}_{out})\end{array}$ (公式8)

结合公式6，可以得到：

$\left\{\begin{array}{c}A=\frac{u_{in}}{u_{out}{\mathrm{\ω}}_{exite}}sin({\mathrm{\φ}}_{in}-{\mathrm{\φ}}_{out})\\ B=\frac{u_{in}}{u_{out}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{in}-{\mathrm{\φ}}_{out})\end{array}\right.$ (公式9)

由于公式9中，等号右侧的所有变量均为正弦(或余弦)输入信号及正弦(或余弦)输出信号的幅值、相位及角频率，且均为已知量。因此，可得出利用一阶惯性环节正弦(或余弦)输入信号、正弦(或余弦)输出信号以及正弦(或余弦)输入信号和正弦(或余弦)输出信号所代表的向量关系，计算一阶惯性环节各变量参数的启示。

根据上述原理，本申请根据电机输入激励电压、电机输出电流、电机输出位置信号之间的向量关系，对设置于各线性一阶惯性环节的振镜扫描电机的各模型参数进行识别。

需要说明的是，由于在对电机各单元模块的辨识过程中，需要提取电机各模块的输入及输出信号中的正弦分量或余弦分量。因此，在辨识过程中，当向目标电机直接输入正弦(或余弦)电压激励信号时，可在振镜扫描电机的模型参数进行辨识过程中，避免正弦(或余弦)信号提取运算的过程，因此有效减少计算量及误差，同时降低对目标电机系统带来的冲击。

但是根据傅里叶变换(Fouriertransform)可知，任何满足狄里赫利(Dirichlet)条件的周期性信号都可以表示成与原周期信号频率成整倍数的不同频率的三角函数(正弦或余弦函数)或者它们的积分的线性组合。因此本申请中的输入电压激励信号包括但不限于正弦电压信号、余弦电压信号，也可包括其他满足狄里赫利条件的其他周期激励信号。对于采用其他周期电压信号进行激励情况，本申请并不限定对周期性电压激励信号及采样信号中某一角频率的正弦分量或余弦分量信号的提取方法。

下面将以提取周期性电压激励信号及采样信号中正弦分量信号为例，对本申请中振镜扫描电机的模型参数辨识方法进行详细阐述。

在本申请中，利用输入的周期性电压激励信号、电机输出的电流及电机输出位置信号某一角频率的正弦信号分量之间的向量关系，对振镜扫描电机内部的各参数(L_coil、R_coil、J_rotor、D_rotor、K_fd、Q_fd)进行识别计算。

本申请中，对于振镜扫描电机模型参数的辨识方法，包括如下步骤：

步骤一：建立目标电机的通用数学模型。

图3为根据一优选实施例示出的目标电机的通用数学模型图。如图3所示，电机系统模型包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元。其中，定子线圈单元中的参数包括定子线圈等效电感L_coil和定子线圈等效电阻R_coil，定子线圈单元中的参数构成惯性传递函数转子及负载单元的参数包括电机转子等效转动惯量J_rotor和阻尼转矩系数D_rotor，转子及负载单元中的参数构成惯性传递函数 $G_{rotor}\left(s\right)=\frac{1}{J_{rotor}s+D_{rotor}},$ 积分单元的传递函数为 $G_{speed}\left(s\right)=\frac{1}{s}.$

步骤二：计算定子线圈单元的参数L_coil、R_coil。

由电磁感应定律可知，当电机的转子以转速ω转动时，会在电机定子线圈输入端产生以转速ω为自变量的反向感应电压u＝f(ω)，其结果是使输入激励电压信号U_in造成衰减。为避免输入激励电压信号U_in受到衰减，影响电机线圈参数识别精度，本申请优选在目标电机处于堵转状态时对定子线圈单元中的参数进行计算。

具体为：目标电机处于堵转状态后，向目标电机输入第一周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第一电流信号进行采样；提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量，并将从第一周期性电压信号中所提取的角频率为ω_b的正弦分量转换为第一激励电压向量；提取第一电流信号中角频率为ω_b的正弦分量，并将从第一电流信号中所提取的角频率为ω_b的正弦分量转换为第一电流向量；将第一激励电压向量和第一电流向量代入到所述通用数学模型中，计算目标电机中定子线圈单元的参数；图4示出了目标电机处于堵转状态时的数学模型图。如图4所示，目标电机的定子线圈单元属于标准一阶惯性环节，所提取的第一周期性电压信号中角频率为ω_b、峰值为u_{in_b}、相位为φ_{u_b}的正弦分量为U_{in_b}，如公式10所示：

U_{in_b}＝u_{in_b}sin(ω_bt+φ_{u_b})(公式10)

待对目标电机测试设定时间后，对目标电机的输出电流进行采样，得到第一电流信号的采样值，并提取角频率为ω_b的正弦分量信号：

I_{out_b}＝i_{out_b}sin(ω_bt+φ_{i_b})(公式11)

将U_{in_b}以及I_{out_b}转为向量模式，即第一激励电压向量及第一电流向量可得：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{U_{in\_b}}=u_{in\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{u\_b}\\ \stackrel{\→}{I_{out\_b}}=u_{out\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_b}\end{array}\right.$ (公式12)

根据公式1～9所示的数学原理，可以得到：

$\left\{\begin{array}{c}{L}_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}{\mathrm{\ω}}_b}\sin ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\\ R_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\end{array}\right.$ (公式13)

该步骤通过计算出目标电机定子线圈单元的参数L_coil、R_coil实现对电机线圈单元的辨识。

需要说明的是，本申请中使目标电机处于堵转状态可通过软件形式和硬件形式实现。其中，软件形式为上述正弦电压激励信号加直流偏置的方式使电机转到极限位置实现堵转。硬件形式为利用机械设备使电机的转速为0。对于具体的机械设备本申请不做具体限定。

步骤三：对转子及负载单元的参数J_rotor、D_rotor进行计算。

在计算过程中，保持电机在小于极限角度范围内自由转动。利用第二周期性电压信号对目标电机进行激励，对目标电机输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号中角频率为ω_ub的正弦分量，并将从第二电流信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦转换为第二电流向量，提取第二电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量，并将从第二电机位置信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦转换为第二电机位置向量，将第二电流向量和第二电机位置向量代入到所述数学模型中，计算所述转子及负载单元的参数。

图5示出了电机非堵转状态时电机转子及负载参数辨识原理图。如图5所示，所提取的第二周期性电压信号中角频率为ω_ub、峰值为u_{in_ub}、相位为φ_{u_ub}的正弦分量为U_{in_ub}，如公式14所示：

U_{in_ub}＝u_{in_ub}sin(ω_ubt+φ_{u_ub})(公式14)

待目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第二电流信号以及第二电机位置信号进行采样，并分别提取角频率为ω_ub的正弦分量，得到如下信号：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{out\_ub}=i_{out\_ub}sin({\mathrm{\ω}}_{ub}t+{\mathrm{\φ}}_{i\_ub})\\ {\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}\sin ({\mathrm{\ω}}_{ub}t+{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub})\end{array}\right.$ (公式15)

将I_{out_ub}和Θ_{out_ub}分别转换为第二电流向量及第二电机位置向量

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{I_{out\_ub}}=i_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_ub}\\ \stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}\end{array}\right.$ (公式16)

根据积分单元的传递函数，可以得出电机转速与电机位置信号间的关系：

$G_{speed}\left(s\right)=\frac{1}{s}=\frac{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}{{\mathrm{\ω}}_{in\_ub}}$ (公式17)

将s＝jω_ub带入公式17，并将公式17表示为向量形式：

$\frac{\stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}}{\stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_ub}}}=\frac{1}{{\mathrm{j\ω}}_{ub}}$ (公式18)

根据欧拉公式公式18可简化为：

$\stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_ub}}=\stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}{\mathrm{\ω}}_{ub}{e}^{j\frac{\mathrm{\π}}{2}}$ (公式19)

通过公式19可以得到目标电机的转速向量，定义为第二电机转速向量： $\stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_ub}}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}\∠({\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}+\frac{\mathrm{\π}}{2})$ (公式20)

对于目标电机的转子及负载单元，第二电流向量为其输入量，第二电机转速向量为其输出向量，具体如下：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{I_{out\_ub}}=i_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{iub}\\ \stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_ub}}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}\∠({\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}+\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}\right.$

根据公式1～9所述的关于电机转子及负载的一阶惯性环节输入角频率为ω_ub的正弦信号角时的幅频特性原理，可以得到：

$\left\{\begin{array}{c}{J}_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}^2}\sin ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ D_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}\right.$ (公式21)

该步骤通过计算出目标电机转子及负载单元的参数J_rotor、D_rotor实现对电机转子及负载单元参数的辨识。

上述中的通用数学模型能够将目标电机中定子线圈单元和转子及负载单元的参数进行辨识。由于上述通用数学模型为开环控制，其控制精度较低。

为提高本申请中的通用数学模型的控制精度，进一步优选地，本申请中的通用数学模型还包括反馈单元。反馈单元设置于转子及负载单元的输出端与定子线圈单元的输入端之间。优选地，反馈单元的参数包括反馈系数Q_fd和瞬态反馈系数K_fd，反馈单元中构成惯性传递函数图6为带有反馈单元的目标电机的通用数学模型图。

下面对于反馈单元参数中K_fd、Q_fd的计算方法进行详细阐述。

在计算K_fd和Q_fd的过程中，保持电机在小于极限角度范围内自由转动，利用第三周期性电压信号对目标电机进行激励，并分别提取第三周期性电压信号、第三电流采样信号、第三电机位置信号中角频率为ω_fb的正弦分量信号，并将从第三周期性电压信号、第三电流采样信号、第三电机位置信号中所提取的角频率为ω_fb的正弦分量分别转换为第三激励电压向量、第三电流向量以及第三电机位置向量。再根据第三电机位置向量计算第三电机转速向量，根据第三电流向量计算第三模型电压向量。根据第三激励电压向量与第三模型电压向量计算第三反馈电压向量，最后根据第三电压反馈向量与第三电机转速向量之间的关系，计算电机反馈单元系数。

图7示出了电压反馈系数辨识原理图。所提取的第三周期性电压信号中角频率为ω_fb、峰值为u_{in_fb}，相位为φ_{u_fb}的正弦分量为U_{in_fb}，如公式22所示：

U_{in_fb}＝u_{in_fb}sin(ω_fbt+φ_{u_fb})(公式22)。

待目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第三电流信号以及第三电机位置信号进行采样，并分别提取角频率为ω_fb的正弦分量，得到如下信号：

$\left\{\begin{array}{c}{I}_{out\_fb}=i_{out\_fb}sin({\mathrm{\ω}}_{fb}t+{\mathrm{\φ}}_{i\_fb})\\ {\mathrm{\Θ}}_{out\_fb}={\mathrm{\θ}}_{out\_fb}\sin ({\mathrm{\ω}}_{fb}t+{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_fb})\end{array}\right.$ (公式23)

并将其转换为向量形式，如下所示：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{U_{in\_fb}}=u_{in\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{iu\_fb}\\ \stackrel{\→}{I_{out\_fb}}=i_{out\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_fb}\\ \stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_fb}}={\mathrm{\θ}}_{out\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_fb}\end{array}\right.$ (公式24)

根据积分单元的传递函数，可以得出电机转速与位置信号间的关系：

$G_{speed}\left(s\right)=\frac{1}{s}=\frac{{\mathrm{\Θ}}_{out\_fb}}{{\mathrm{\ω}}_{in\_fb}}$ (公式25)

将s＝jω_fb带入公式25，并将公式25表示为向量形式：

$\frac{\stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_fb}}}{\stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_fb}}}=\frac{1}{{\mathrm{j\ω}}_{fb}}$ (公式26)

根据欧拉公式公式26可简化为：

$\stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_fb}}=\stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_fb}}{\mathrm{\ω}}_{fb}{e}^{j\frac{\mathrm{\π}}{2}}$ (公式27)

通过公式27可以得到第三电机转速向量：(公式28)

将s＝jω_fb带入电机定子线圈一阶惯性传递函数，将其转换为向量形式，如公式29所示：

$G_{coil}\left({\mathrm{j\ω}}_{fb}\right)=\frac{1}{L_{coil}{\mathrm{j\ω}}_{fb}+R_{\mathrm{co}il}}=\frac{1}{{\mathrm{\α}}_{coil}\∠{\mathrm{\φ}}_{coil}}$ (公式29)

并可以得到第三误差电压向量，如下所示：

$\stackrel{\→}{U_{err\_fb}}=u_{err\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{err\_fb}=i_{out\_fb}{\mathrm{\α}}_{coil}\∠({\mathrm{\φ}}_{i\_fb}+{\mathrm{\φ}}_{coil})$ (公式30)

根据图6所示，利用复数运算，可以得到第三电压反馈向量如下所示：

$\stackrel{\→}{U_{fed\_fb}}=u_{fed\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{fed\_fb}=u_{in\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{u\_fb}-i_{out\_fb}{\mathrm{\α}}_{coil}\∠({\mathrm{\φ}}_{i\_fb}+{\mathrm{\φ}}_{coil})$ (公式31)

因此，根据图6所示，反馈单元输入及输出向量分别及第三电机转速向量及第三电压反馈向量如下所示：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{{\mathrm{\ω}}_{in\_fb}}={\mathrm{\θ}}_{out\_fb}\∠({\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_fb}+\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ \stackrel{\→}{U_{fed\_fb}}=u_{fed\_fb}\∠{\mathrm{\φ}}_{fed\_fb}\end{array}\right.$ (公式32)

根据公式1～9所述的关于电机反馈单元一阶惯性环节输入角频率为ω_fb的正弦信号角时的幅频特性原理，可以得到：

$\left\{\begin{array}{c}{K}_{fb}=\frac{{\mathrm{\θ}}_{out\_fb}}{u_{fed\_fb}}sin({\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_fb}+\frac{\mathrm{\π}}{2}-{\mathrm{\φ}}_{fed\_fb})\\ Q_{fb}=\frac{{\mathrm{\θ}}_{out\_fb}{\mathrm{\ω}}_{fb}}{u_{fed\_fb}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_fb}+\frac{\mathrm{\π}}{2}-{\mathrm{\φ}}_{fed\_fb})\end{array}\right.$ (公式31)

需要说明的是，利用通用数学模型对目标电机的参数进行识别的过程中，当精度要求较高时，反馈单元可按照一阶惯性函数进行识别与计算。当对通用数学模型的控制精度要求中等时，可以对反馈单元进行简化，反馈单元可按照进行识别与计算。

需要说明的是，步骤二中的角频率ω_b、步骤三中的ω_ub和计算反馈系数步骤中所使用的角频率ω_fb的值可各不相同，也可部分相同，或者全部相同。例如当ω_ub、ω_fb相同时，由于步骤三与计算反馈系数的步骤均是在电机自由转动时进行的测试，测试中的采样信号、电机转速向量均可重复利用，从而能够减少采样及计算过程。若ω_b、ω_ub、ω_fb三者均相同时，采样信号重复利用率最高，计算量最小。

根据本发明的另一方面，还提供了一种振镜扫描电机模型参数的辨识装置，包括通用数学模型建立模块和定子线圈单元参数计算模块。其中，

通用数学模型建立模块，用于建立目标电机的通用数学模型，所述目标电机的通用数学模型包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元。

定子线圈单元参数计算模块，用于在目标电机处于堵转状态时，向目标电机输入第一周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第一电流信号进行采样；提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量并将从第一周期性电压信号中所提取的角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量转换为第一激励电压向量；提取第一电流信号中角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量并将从第一电流信号中所提取的角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量转换为第一电流向量；将第一激励电压向量和第一电流向量代入到所述通用数学模型中，计算目标电机中定子线圈单元的参数；

优选地，定子线圈单元包括参数L_coil和R_coil，定子线圈单元中的参数L_coil和R_coil构成惯性传递函数 $G_{coil}\left(s\right)=\frac{1}{L_{coil}s+R_{coil}};$

优选地，所述定子线圈单元参数计算模块包括：

第一采样单元，用于在目标电机处于堵转状态时向所述目标电机输入第一周期性电压信号，并对第一电流信号进行采样，提取第一周期性电压信号及第一电流采样信号中角频率为ω_b的正弦分量U_{in_b}及I_{out_b}；

第一向量转换单元，用于将U_{in_b}以及I_{out_b}转为向量模式，得到：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{U_{in\_b}}=u_{in\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{u\_b}\\ \stackrel{\→}{I_{out\_b}}=u_{out\_b}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_b}\end{array}\right.$

第一目标参数计算单元，用于根据在定子线圈一阶惯性传递函数输入正弦信号角频率为ω_b时的幅频特性，得到： $\{\begin{array}{c}{L}_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}{\mathrm{\ω}}_b}\sin ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\\ R_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\end{array}.$

转子及负载单元参数计算模块，用于在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电流信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电流向量，提取第二电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电机位置信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电机位置向量，将第二电流向量和第二电机位置向量代入到所述数学模型中，计算所述转子及负载单元的参数。

所述转子及负载单元包括参数J_rotor、D_rotor，所述转子及负载单元中的参数J_rotor和D_rotor构成惯性传递函数 $G_{rotor}\left(s\right)=\frac{1}{J_{rotor}s+D_{rotor}};$

所述转子及负载单元参数计算模块包括：

第二采样单元，用于在目标电机处于非堵转状态时，向所述目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，待所述目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第二电流信号以及位置信号进行采样，并提取第二电流信号及位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量I_{out_ub}及Θ_{out_ub}。

第二向量转换单元，用于将I_{out_ub}和Θ_{out_ub}均转为向量形式：

$\left\{\begin{array}{c}\stackrel{\→}{I_{out\_ub}}=i_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{i\_ub}\\ \stackrel{\→}{{\mathrm{\Θ}}_{out\_ub}}={\mathrm{\θ}}_{out\_ub}\∠{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}\end{array}\right.$

第二目标参数计算单元，用于根据转子及负载单元的一阶惯性传递函数及积分单元传递函数输入角频率为ω_ub的正弦信号时的幅频特性，得到：

$\{\begin{array}{c}{J}_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}^2}\sin ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ D_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}.$

进一步地，为了提高参数辨识的辨识精度，本申请中的通用数学模型还包括：

反馈单元参数计算模块，设置于转子及负载单元的输出端与定子线圈单元的输入端之间，在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第三周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第三电流信号、第三电机位置信号进行采样。分别提取第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中角频率为ω_fb的正弦分量或余弦分量，并将从第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号所提取的角频率为ω_fb的正弦或余弦分量分别转换为第三激励电压向量、第三电流向量、第三电机位置向量；以及将第三电流向量及所述定子线圈单元的参数代入到所述通用数学模型中，计算出电机定子线圈两端的第三模型电压向量；利用第三电机位置向量计算获得第三电机转速向量，并利用第三激励电压向量与第三模型电压向量计算得到第三电压反馈向量；将第三电机转速向量及第三电压反馈向量带入所述通用数学模型，计算出所述反馈单元中的反馈参数。

关于反馈单元参数计算模块计算反馈单元参数中K_fd、Q_fd的计算方法前述内容已进行详细阐述，此处不再赘述。

由以上技术方案可知，本申请首先建立通用数学模型，并将目标电机中各个模块分开识别，避免传统测试方法将电机作为一整体进行识别时参数互相干扰的问题。同时，本申请参数辨识过程简单，只需向目标电机输入短时间的周期性激励信号，经过简单计算相位与幅值关系就能获得准确的电机模型参数，避免传统识别算法存在收敛速度及收到噪声信号干扰问题。由此可知，本申请中的辨识算法能够有效提高振镜扫描电机系统参数辨识的速度与精度，并能够为先进电机控制算法提供精准的数学模型。

结合振镜扫描电机的结构特点，提出利用正弦信号或余弦信号对系统中典型环节进行激励测试，并利用向量关系对振镜电机模型中各个等效环节的参数进行辨识。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种振镜扫描电机模型参数的辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

建立目标电机的通用数学模型，所述目标电机的通用数学模型包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元；

在目标电机处于堵转状态时，向目标电机输入第一周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第一电流信号进行采样；提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量转换为第一激励电压向量；提取第一电流信号中角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量转换为第一电流向量；将第一激励电压向量和第一电流向量代入到所述通用数学模型中，计算目标电机中定子线圈单元的参数；

在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电流向量，提取第二电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电机位置向量，将第二电流向量和第二电机位置向量代入到所述数学模型中，计算所述转子及负载单元的参数。

2.根据权利要求1所述的辨识方法，其特征在于，所述通用数学模型还包括设置于所述转子及负载单元的输出端与所述定子线圈单元的输入端之间的反馈单元；

在计算电机定子线圈单元的参数后、计算所述转子及负载单元的参数之前，或者在计算所述转子及负载单元的参数之后还包括：

在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第三周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第三电流信号、第三电机位置信号进行采样；分别提取第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中角频率为ω_fb的正弦分量或余弦分量，并将从第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中提取的角频率为ω_fb的正弦或余弦分量分别转换为第三激励电压向量、第三电流向量、第三电机位置向量；

将第三电流向量及所述定子线圈单元的参数代入到所述通用数学模型中，计算出电机定子线圈两端的第三模型电压向量；利用第三电机位置向量计算获得第三电机转速向量，并利用第三激励电压向量与第三模型电压向量计算得到第三电压反馈向量；

将第三电机转速向量及第三电压反馈向量带入所述通用数学模型，计算出所述反馈单元中的反馈单元的参数。

3.根据权利要求2所述的辨识方法，其特征在于，所述反馈单元的参数包括反馈系数Q_fd和瞬态反馈系数K_fd，或者所述反馈单元的参数只包括反馈系数Q_fd。

4.根据权利要求2所述的辨识方法，其特征在于，所述角频率ω_ub与角频率ω_fb相同；或者，角频率ω_b、角频率ω_ub和角频率ω_fb相同。

5.根据权利要求1至4中任一所述的辨识方法，其特征在于，所述定子线圈单元包括参数定子线圈等效电感L_coil和定子线圈等效电阻R_coil，所述定子线圈单元中的参数L_coil和R_coil构成一阶惯性传递函数

所述计算定子线圈单元的参数L_coil和R_coil包括：

在所述目标电机处于堵转状态时，向所述目标电机输入有第一周期性电压信号进行激励，并对目标电机输出的第一电流信号进行采样，提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量电压信号U_{in_b}，及所述第一电流信号中的角频率为ω_b的正弦分量电流信号I_{out_b}；

将所述U_{in_b}和所述I_{out_b}转为向量模式，得到：

根据在电机定子线圈一阶惯性传递函数输入角频率为ω_b正弦信号时的幅频特性，得到： $\{\begin{array}{c}{L}_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}{\mathrm{\ω}}_b}\sin ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\\ R_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\end{array}.$

6.根据权利要求1至4中任一所述的辨识方法，其特征在于，所述转子及负载单元包括参数电机转子等效转动惯量J_rotor、阻尼转矩系数D_rotor，所述转子及负载单元中的参数J_rotor和D_rotor构成一阶惯性传递函数所述积分单元的传递函数为 $G_{speed}\left(s\right)=\frac{1}{s};$

所述计算转子及负载单元的参数包括：

在目标电机处于非堵转状态时，向所述目标电机输入第二周期性电压信号激励电机，待所述目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第二电流信号以及电机位置信号进行采样，并提取第二电流信号及电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量信号I_{out_ub}及Θ_{out_ub}；

将所述I_{out_ub}和Θ_{out_ub}转化为向量形式：

再根据转子及负载单元的一阶惯性传递函数及积分单元传递函数输入角频率为ω_ub的正弦信号时的幅频特性，得到：

$\{\begin{array}{c}{J}_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}^2}\sin ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ D_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}.$

7.一种振镜扫描电机模型参数的辨识装置，其特征在于，包括以下装置：

通用数学模型建立模块，用于建立目标电机的通用数学模型，所述目标电机的通用数学模型包括依次连接的定子线圈单元、转子及负载单元和积分单元；

定子线圈单元参数计算模块，用于在目标电机处于堵转状态时，向目标电机输入第一周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第一电流信号进行采样；提取第一周期性电压信号中角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或者余弦分量转换为第一激励电压向量；提取第一电流信号中角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量并将提取的角频率为ω_b的正弦分量或余弦分量转换为第一电流向量；将第一激励电压向量和第一电流向量代入到所述通用数学模型中，计算目标电机中定子线圈单元的参数；

转子及负载单元参数计算模块，用于在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第二电流信号及第二电机位置信号进行采样；提取第二电流信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电流信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电流向量，提取第二电机位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量或余弦分量并将从第二电机位置信号中所提取的角频率为ω_ub的正弦或余弦分量转换为第二电机位置向量，将第二电流向量和第二电机位置向量代入到所述数学模型中，计算所述转子及负载单元的参数。

8.根据权利要求6所述的辨识装置，其特征在于，所述通用数学模型还包括：

反馈单元参数计算模块，设置于所述转子及负载单元的输出端与所述定子线圈单元的输入端之间，用于在目标电机处于非堵转状态时，向目标电机输入第三周期性电压信号进行激励，对目标电机输出的第三电流信号、第三电机位置信号进行采样；分别提取第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中角频率为ω_fb的正弦分量或余弦分量，并将从第三周期性电压信号、第三电流信号、第三电机位置信号中提取的角频率为ω_fb的正弦或余弦分量分别转换为第三激励电压向量、第三电流向量、第三电机位置向量；以及将第三电流向量及所述定子线圈单元的参数代入到所述通用数学模型中，计算出电机定子线圈两端的第三模型电压向量；利用第三电机位置向量计算获得第三电机转速向量，并利用第三激励电压向量与第三模型电压向量计算得到第三电压反馈向量；

将第三电机转速向量及第三电压反馈向量带入所述通用数学模型，计算出所述反馈单元中的反馈参数。

9.根据权利要求7所述的辨识装置，其特征在于，所述目标电机的定子线圈单元包括参数L_coil和R_coil，所述定子线圈单元中的参数L_coil和R_coil构成惯性传递函数 $G_{coil}\left(s\right)=\frac{1}{L_{coil}s+R_{coil}};$

所述定子线圈单元参数计算模块包括：

第一采样单元，用于在目标电机处于堵转状态时向所述目标电机输入第一周期性电压信号，并对第一电流信号进行采样，提取第一周期性电压信号及第一电流采样信号中角频率为ω_b的正弦分量信号U_{in_b}及I_{out_b}；

第一向量转换单元，用于将U_{in_b}以及I_{out_b}转为向量模式，得到：

第一目标参数计算单元，用于根据在定子线圈一阶惯性传递函数输入正弦(余弦)信号角频率为ω_b时的幅频特性，得到： $\{\begin{array}{c}{L}_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}{\mathrm{\ω}}_b}\sin ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\\ R_{coil}=\frac{u_{in\_b}}{i_{out\_b}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{u\_b}-{\mathrm{\φ}}_{i\_b})\end{array}.$

10.根据权利要求7所述的辨识装置，其特征在于，所述目标电机的转子及负载单元包括参数J_rotor、D_rotor，所述转子及负载单元中的参数J_rotor和D_rotor构成惯性传递函数 $G_{rotor}\left(s\right)=\frac{1}{J_{rotor}s+D_{\cot or}};$

所述转子及负载单元参数计算模块包括：

第二采样单元，用于在目标电机处于非堵转状态时，向所述目标电机输入第二周期性电压信号进行激励，待所述目标电机自由转动设定时间后，对目标电机输出的第二电流信号以及位置信号进行采样，并提取第二电流信号及位置信号中角频率为ω_ub的正弦分量信号I_{out_ub}及Θ_{out_ub}；

第二向量转换单元，用于将I_{out_ub}及Θ_{out_ub}均转为向量形式：

第二目标参数计算单元，用于根据转子及负载单元的一阶惯性传递函数及积分单元传递函数输入角频率为ω_ub的正弦分量信号时的幅频特性，得到： $\{\begin{array}{c}{J}_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}^2}\sin ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\\ D_{rotor}=\frac{i_{out\_ub}}{{\mathrm{\θ}}_{out\_ub}{\mathrm{\ω}}_{ub}}\cos ({\mathrm{\φ}}_{i\_ub}-{\mathrm{\φ}}_{\mathrm{\θ}\_ub}-\frac{\mathrm{\π}}{2})\end{array}.$