CN112332738B - 转动惯量确定方法、系统、计算机设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种转动惯量确定方法、装置、计算机设备以及存储介质，上述方法包括：获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理；基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选；根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。上述方法，在进行转动惯量的确定过程中，采用置信度函数来进行有效数据的自动筛选，可以避免不同运行状态和辨识惯量下的数据繁琐的条件判断，以及不同惯量下的判断条件阈值的变化，减少对计算量的要求，提高了计算速度，且还能够现实在系统平稳运行时保持辨识结果，在系统产生加减速时自动启动算法对系统惯量进行辨识，从而减小转动惯量的波动，提高转动惯量的准确性。

Description

转动惯量确定方法、系统、计算机设备以及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及伺服控制技术，尤其涉及一种转动惯量确定方法、装置、计算机设备以及计算机设备及存储介质。

背景技术

在交流伺服系统中，速度环控制器参数受负载转动惯量变化的影响，难于获得最优的普适性控制参数，需要根据负载转动惯量的变化实时进行调整。因此为了提高伺服系统的适用性以及提高速度环控制器的性能，需要实时确定伺服系统的转动惯量。

传统的转动惯量确定方法一般是使用离线的加减速辨识以及在线的基于梯度校正辨识算法等。其中，离线的加减速辨识算法较为简单，但是受限于给定指令反馈计算的延迟以及外部工况变化等因素，实际使用场景比较受限。而在线的基于梯度校正的惯量辨识算法能使辨识参数朝着准则函数的负梯度方向进行迭代收敛，逐步收敛到准则函数达到最小值的最优辨识结果，但是由于迭代的增益是一个常值，无法通过反应输入数据的波动而达到快速的收敛，而其他在线算法诸如遗传算法、卡尔曼滤波算法以及三阶递推最小二乘算法等，由于对数字处理器芯片的计算能力要求较高，也无法满足实际的工业应用要求。

发明内容

基于此，针对上述技术问题，本发明提供一种转动惯量确定方法、装置、计算机设备以及存储介质，可以减小算法的计算量，提高转动惯量辨识速度和准确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种转动惯量确定方法，包括：

获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；

对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理；

基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选；

根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。

上述转动惯量确定方法，在进行转动惯量的确定过程中，采用置信度函数来进行有效数据的自动筛选，可以避免不同运行状态和辨识惯量下的数据繁琐的条件判断，以及不同惯量下的判断条件阈值的变化，减少对计算量的要求，提高了计算速度，且还能够现实在系统平稳运行时保持辨识结果，在系统产生加减速时自动启动算法对系统惯量进行辨识，从而减小转动惯量的波动，提高了转动惯量的准确性。

在其中一个实施例中，所述获取伺服系统的机械转速与电磁转矩的步骤包括：

获取伺服系统的机械角度与q轴电流；

根据所述机械角度计算机械转速,根据所述q轴电流计算电磁转矩。

在其中一个实施例中，所述获取伺服系统的机械角度与q轴电流的步骤包括：

通过编码器获取机械角度；

通过电流采样与坐标变换获取q轴电流。

在其中一个实施例中，所述根据所述机械角度计算机械转速,根据所述q轴电流计算电磁转矩的步骤包括：

根据所述机械角度进行差分计算以得到机械转速；

根据所述q轴电流与转矩系数计算以得到电磁转矩。

在其中一个实施例中，所述对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理的步骤包括：

通过均值滤波器对所述电磁转矩进行相位延迟，以使其与所述机械转速同步。

在其中一个实施例中，所述基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选的步骤包括：

通过置信度因子调节筛选有效数据的范围。

在其中一个实施例中，所述根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量的步骤包括：

基于所述置信度函数的一阶最小二乘算法对伺服系统的转动惯量进行辨识，以确定伺服系统的转动惯量。

第二方面，本发明实施例还提供了一种转动惯量确定装置，包括：

获取模块，用于获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；

同步模块，用于对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理；

筛选模块，用于基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选；

确定模块，用于根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。

上述转动惯量确定装置，在进行转动惯量的确定过程中，采用置信度函数来进行有效数据的自动筛选，可以避免不同运行状态和辨识惯量下的数据繁琐的条件判断，以及不同惯量下的判断条件阈值的变化，减少对计算量的要求，提高了计算速度，且还能够现实在系统平稳运行时保持辨识结果，在系统产生加减速时自动启动算法对系统惯量进行辨识，从而减小转动惯量的波动，提高了转动惯量的准确性。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述的转动惯量确定方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述的转动惯量确定方法。

附图说明

图1为一个实施例中转动惯量确定方法的流程示意图；

图2为一个实施例中步骤获取伺服系统的机械转速与电磁转矩的流程示意图；

图3为一个实施例中步骤获取伺服系统的机械角度与q轴电流的流程示意图；

图4为一个实施例中步骤根据机械角度计算机械转速,根据q轴电流计算电磁转矩的流程示意图；

图5为一个实施例中机械转速和电磁转矩的波形示意图；

图6为一个实施例中置信度函数的波形示意图；

图7为一个实施例中转动惯量确定装置的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

图1为一个实施例中转动惯量确定方法的流程示意图，如图1所示，在一个实施例中，一种转动惯量确定方法，包括：

步骤S120：获取伺服系统的机械转速与电磁转矩。

具体地，在进行伺服系统的转动惯量辨识时，首先需要获取伺服系统的机械转速与电磁转矩，机械转速与电磁转矩的获取方法可以根据伺服系统的实际情况确定。例如，机械转速一般可以通过机械角度进行差分计算得到，电磁转矩一般可以通过q轴电流计算得到。

步骤S140：对电磁转矩与机械转速进行同步处理。

在获取伺服系统的机械转速和电磁转矩后，由于通过差分计算得到的机械转速存在相位延迟，因此电磁转矩与机械转速为不同步的，在了准确辨识系统的转动惯量，需要对电磁转矩与机械转速进行同步处理，以消除相位延迟导致的不同步现象。同步处理的方法一般可以为通过滤波等方式对电磁转矩也施加相应的延迟，从而获得与机械转速同步的电磁转矩信号。

步骤S160：基于预设的置信度函数对电磁转矩与机械转速进行筛选。

具体地，在得到同步的机械转速与电磁转矩后，由于伺服系统的不同运行状态以及不同转动惯量下的判断条件等变化因素，获取到的机械转速与电磁转矩并非全部为可以用于转动惯量辨识的有效数据，因此需要对机械转速与电磁转矩进行筛选。筛选的方法具体可以通过预先设计的置信度函数进行。在一个优选的实施例中，还可以通过调节置信度函数中的置信度因子，从而调节筛选有效数据的范围，应用灵活便捷。

步骤S180：根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。

具体地，在完成对电磁转矩与机械转速的筛选，得到有效数据后，可以根据有效数据对伺服系统的转动惯量进行辨识，从而确定伺服系统的转动惯量。转动惯量辨识的具体算法可以基于上述置信度函数的进行计算，通过置信度函数的算法确定转动惯量为标量运算，过程中不涉及矢量的计算，实现简单，计算量较小，可以有效提高转动惯量的计算速度和准确性。

上述转动惯量确定方法，在进行转动惯量的确定过程中，采用置信度函数来进行有效数据的自动筛选，可以避免不同运行状态和辨识惯量下的数据繁琐的条件判断，以及不同惯量下的判断条件阈值的变化，减少对计算量的要求，提高了计算速度，且还能够现实在系统平稳运行时保持辨识结果，在系统产生加减速时自动启动算法对系统惯量进行辨识，从而减小转动惯量的波动，提高了转动惯量的准确性。

图2为一个实施例中上述步骤获取伺服系统的机械转速与电磁转矩的流程示意图，如图2所示，在上述技术方案的基础上，步骤S120具体可以包括：

步骤S122：获取伺服系统的机械角度与q轴电流。

步骤S124：根据机械角度计算机械转速,根据q轴电流计算电磁转矩。

具体地，在获取伺服系统的机械转速与电磁转矩时，需要先获取伺服系统的机械角度与q轴电流，再通过机械角度和q轴电流计算机械转速和电磁转矩。其中，机械角度与q轴电流的获取方法可以根据伺服系统的实际情况确定，例如，图3为一个实施例中上述步骤获取伺服系统的机械角度与q轴电流的流程示意图，如图3所示，在上述技术方案的基础上，步骤S122具体可以包括：

步骤S1222：通过编码器获取机械角度。

步骤S1224：通过电流采样与坐标变换获取q轴电流。

在本实施例中，伺服系统的机械角度可以通过编码器进行获取，q轴电流可以通过对伺服系统中进行电流采样，在对采样结果进行坐标变换得到。在获取伺服系统的机械角度与q轴电流，可以分别根据其进行计算。图4为一个实施例中上述步骤根据机械角度和q轴电流计算机械转速和电磁转矩的流程示意图，如图4所示，在上述技术方案的基础上，步骤S124具体可以包括：

步骤S1242：根据机械角度进行差分计算以得到机械转速。

步骤S1244：根据q轴电流与转矩系数计算以得到电磁转矩。

具体地，根据编码器反馈得到的机械角度，可以对该机械角度差分计算，从而得到伺服系统的机械转速，而将q轴电流乘以力矩系数后，即可得到伺服系统的电磁转矩。在一个具体的实施例中，如图5所示，即为根据机械角度与q轴电流与分别计算得到的机械转速和电磁转矩的波形示意图。

在一个实施例中，上述步骤S140具体可以包括：通过均值滤波器对电磁转矩进行相位延迟，以使其与机械转速同步。

具体地，由于差分计算导致机械转速存在相位延迟，为了消除电磁转矩进与机械转速的不同步，具体可以通过均值滤波器对电磁转矩进行同样的相位延迟处理。由于差分计算获得的是平均转速，而均值滤波器获得的也是平均电磁转矩，因此在数据含义上两者为相同的。例如，在一个具体的实施例中，对于k拍差分得到的机械转速，存在k/2拍的相位延迟，为了使电磁转矩也具有k/2拍的相位延迟，可以将电磁转矩的均值滤波器设置为k+1个数据取平均。

图6为一个实施例中置信度函数的波形示意图，在一个实施例中，具体可以根据以下公式计算置信度函数值：

其中，ω为机械转速，Te为电磁转矩，α为置信度因子，可以通过调节置信度因子α来调节筛选有效数据的范围。根据上述公式，即可筛选出符合置信度函数条件的机械转速ω和电磁转矩T_e，从而实现对机械转速ω和电磁转矩Te的有效数据筛选。

在一个实施例中，上述步骤S180具体可以包括：基于置信度函数的一阶最小二乘算法对伺服系统的转动惯量进行辨识，以确定伺服系统的转动惯量。

具体地，可以根据以下电机的机械方程进行离散化得到一阶转动惯量辨识的递推结构：

Jsω+Bω＝T_e-T_L

其中，J为系统转动惯量，B为粘滞摩擦系数，T_L为负载转矩。

对上述电机的机械方程的离散化处理具体可以为用向后差分代替微分，可以得到：

由于负载变化相对机械转速的变化较为缓慢，可以认为其在采样间隔内不变，并且忽略摩擦系数的影响，由上述两式相减可得：

通过取

y(k)＝ω(k+1)-2ω(k)+ω(k-1)，ΔT_e(k)＝T_e(k)-T_e(k-1)，可以得到带有置信度函数的转动惯量辨识的递推格式如下：

bg(k)＝bg(k-1)+m(k)*l(k)[y(k)-ΔT_e(k)bg(k-1)]

其中，λ为遗忘因子，β为可调参数，T_S为转动惯量辨识算法的采样周期。上述参数的取值可以根据实际辨识需求确定，例如在一个具体的实施例中，λ取值为0.95～0.99，β取值为0.2～0.6，T_S取值为1ms。通过上述的递推格式，对筛选后的有效数据进行转动惯量辨识，从而可以得到系统的转动惯量辨识结果，完成转动惯量的确定。由于上述含有置信度函数的最小二乘转动惯量辨识算法递推结构为标量运算，计算过程中不涉及矢量的计算，实现较为简单，计算量小，能够有效提高转动惯量的计算速度和准确性。

图7为一个实施例中转动惯量确定装置的结构示意图，如图7所示，在一个实施例中，一种转动惯量确定装置500，包括：获取模块520，用于获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；同步模块540，用于对电磁转矩与机械转速进行同步处理；筛选模块560，用于基于预设的置信度函数对电磁转矩与机械转速进行筛选；确定模块580，用于根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。

具体地，在转动惯量确定装置500中，获取模块520可以获取伺服系统的机械转速与电磁转矩。获取模块520具体可以包括获取单元与计算单元，其中，获取单元用于获取伺服系统的机械角度与q轴电流，计算单元用于根据所述机械角度和q轴电流计算机械转速和电磁转矩。获取单元具体可以通过编码器获取机械角度，将机械角度数据发送给计算单元，计算单元根据机械角度进行差分计算以得到机械转速。获取单元还通过电流采样与坐标变换获取q轴电流，并将q轴电流数据发送给计算单元，计算单元根据根据q轴电流与转矩系数计算以得到电磁转矩。

获取模块520将获取到的数据发送给同步模块540。由于获取模块520获取的机械转速在计算过程中存在相位延迟，因此电磁转矩与机械转速为不同步的，同步模块540可以对所接收的电磁转矩与机械转速进行同步处理，以得到同步的电磁转矩与机械转速。同步模块540具体可以通过均值滤波器对电磁转矩进行相位延迟处理，使其与机械转速同步。同步模块540将同步后的电磁转矩与机械转速发送给筛选模块560。

筛选模块560根据转动惯量的辨识需求，基于预设的置信度函数对接收到的数据进行筛选，得到可以用于进行转动惯量辨识的有效数据。筛选模块560还可以通过调节置信度因子，调节筛选有效数据的范围。筛选模块560将有效数据发送给确定模块580。确定模块580根据所接收的有效数据对转动惯量进行辨识，转动惯量的辨识具体可以通过基于置信度函数的一阶最小二乘算法，从而得到转动惯量的辨识结果，完成伺服系统的转动惯量的确定。

上述转动惯量确定装置500，在进行转动惯量的确定过程中，采用置信度函数来进行有效数据的自动筛选，可以避免不同运行状态和辨识惯量下的数据繁琐的条件判断，以及不同惯量下的判断条件阈值的变化，减少对计算量的要求，提高了计算速度，且还能够现实在系统平稳运行时保持辨识结果，在系统产生加减速时自动启动算法对系统惯量进行辨识，从而减小转动惯量的波动，提高了转动惯量的准确性。

可以理解的是，本发明实施例所提供的转动惯量确定装置可执行本发明任意实施例所提供的转动惯量确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。上述实施例中转动惯量确定装置所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

在一个实施例中，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可以在处理器上运行的计算机程序。处理器在运行该程序时可以执行如下步骤：获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；对电磁转矩与机械转速进行同步处理；基于预设的置信度函数对电磁转矩与机械转速进行筛选；根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。

可以理解的是,本发明实施例所提供的一种计算机设备,其处理器执行存储在存储器上的程序不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的转动惯量确定方法中的相关操作。

进一步地，上述计算机中处理器的数量可以是一个或多个，处理器与存储器可以通过总线或其他方式连接。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备/终端/服务器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

在一个实施例中，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时可以使得处理器执行如下步骤：获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；对电磁转矩与机械转速进行同步处理；基于预设的置信度函数对电磁转矩与机械转速进行筛选；根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量。

可以理解的是,本发明实施例所提供的一种包含计算机程序的计算机可读存储介质,其计算机可执行的程序不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的转动惯量确定方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例中所述的方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的较佳实施例及所运用技术原理，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明专利的保护范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (9)

1.一种转动惯量确定方法，其特征在于，包括：

获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；

对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理；

基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选；

根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量；

所述根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量的步骤包括：

基于所述置信度函数的一阶最小二乘算法对伺服系统的转动惯量进行辨识，以确定伺服系统的转动惯量；

带有置信度函数的转动惯量辨识的递推格式如下：

bg(k)＝bg(k-1)+m(k)*l(k)[y(k)-ΔT_e(k)bg(k-1)]

其中，λ为遗忘因子，β为可调参数，T_e是电磁转矩,b_g(k)为待辨识变量,m(k)为置信度函数，l(k)为修正系数，p(k)为协方差系数，y(k)为定义建立最小二乘数学模型，ΔT_e为转矩差值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取伺服系统的机械转速与电磁转矩的步骤包括：

获取伺服系统的机械角度与q轴电流；

根据所述机械角度计算机械转速,根据所述q轴电流计算电磁转矩。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取伺服系统的机械角度与q轴电流的步骤包括：

通过编码器获取机械角度；

通过电流采样与坐标变换获取q轴电流。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述机械角度计算机械转速,根据所述q轴电流计算电磁转矩的步骤包括：

根据所述机械角度进行差分计算以得到机械转速；

根据所述q轴电流与转矩系数计算以得到电磁转矩。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理的步骤包括：

通过均值滤波器对所述电磁转矩进行相位延迟，以使其与所述机械转速同步。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选的步骤包括：

通过置信度因子调节筛选有效数据的范围。

7.一种转动惯量确定装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取伺服系统的机械转速与电磁转矩；

同步模块，用于对所述电磁转矩与所述机械转速进行同步处理；

筛选模块，用于基于预设的置信度函数对所述电磁转矩与所述机械转速进行筛选；

确定模块，用于根据筛选后的有效数据确定伺服系统的转动惯量；

确定模块根据所接收的有效数据对转动惯量进行辨识，转动惯量的辨识具体通过基于置信度函数的一阶最小二乘算法，从而得到转动惯量的辨识结果，完成伺服系统的转动惯量的确定；

带有置信度函数的转动惯量辨识的递推格式如下：

bg(k)＝bg(k-1)+m(k)*l(k)[y(k)-ΔT_e(k)bg(k-1)]

其中，λ为遗忘因子，β为可调参数，T_e是电磁转矩,b_g(k)为待辨识变量,m(k)为置信度函数，l(k)为修正系数，p(k)为协方差系数，y(k)为定义建立最小二乘数学模型，ΔT_e为转矩差值。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任意一项所述的转动惯量确定方法。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至6中任意一项所述的转动惯量确定方法。

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