CN112994551B - 一种伺服电机转矩补偿方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种伺服电机转矩补偿方法，其包括有：步骤S1，针对预设的伺服电机执行转矩补偿表学习步骤；步骤S2，将所述转矩补偿表写入伺服电机的编码器；步骤S3，当所述伺服电机的驱动器上电初始化时，读取所述转矩补偿表并保存到所述驱动器中；步骤S4，当所述伺服电机正常运行时，根据转矩补偿表进行转矩补偿。本发明能使电机运行更加平稳、能够提高系统的响应速度、补偿效果更好、不受电机特性的离散性问题影响、电机适配性良好。

Description

一种伺服电机转矩补偿方法

技术领域

本发明涉及伺服电机驱动控制技术领域，尤其涉及一种伺服电机转矩补偿方法。

背景技术

伺服电机通常是指永磁同步电机，其配合编码器和伺服驱动器，可以对电机转子的位置、速度和输出转矩进行精确的控制，在自动化设备、机器人、精密加工等很多领域有非常广泛的应用。

一般采用SVPWM的方式对伺服电机进行控制，在这种控制方式下，理想的伺服电机的反电势为正弦波，没有齿槽转矩，没有摩擦阻力，不考虑铜损和铁损。但实际上由于材料、结构设计、安装工艺、制造公差等多方面现实条件的制约，伺服电机的这些特性都不能忽略，且有一定离散性。在伺服电机控制过程中，如果不对这些特性进行针对性的处理，会对控制效果产生不良影响，例如伺服电机周期性的转矩脉动和速度波动，定位完成时的拖尾等等。

现有技术中，有的通过提高电流环带宽的方式来抑制这些不良影响，这种方法有以下问题：

1、提高电流环带宽最有效的做法是提高电流环控制频率，这对处理器的性能有较高要求；

2、受限于PWM载波频率、电机电感等物理参数限制，电流环的带宽无法无限提高；

3、本质上电流环还是反馈控制，必须要在扰动出现后才能进行调节，效果提升有限。

现有技术中，还包括对电机进行精确建模的方式，其将反电势、齿槽转矩等参数量化，电流环计算时考虑这些参数的影响，提前进行补偿。这种方式需要对驱动器和电机设计进行整体的考虑，驱动器的电机适应性不好，而且无法应对安装工艺、制造工差带来的离散性因素带来的影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种能使电机运行更加平稳、能够提高系统的响应速度、补偿效果更好、不受电机特性的离散性问题影响、电机适配性良好的伺服电机转矩补偿方法。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案。

一种伺服电机转矩补偿方法，其包括有：步骤S1，针对预设的伺服电机执行转矩补偿表学习步骤；步骤S2，将所述转矩补偿表写入伺服电机的编码器；步骤S3，当所述伺服电机的驱动器上电初始化时，读取所述转矩补偿表并保存到所述驱动器中；步骤S4，当所述伺服电机正常运行时，根据转矩补偿表进行转矩补偿。

优选地，所述步骤S1中，所述转矩补偿表学习步骤包括：步骤S10，确定学习转速；步骤S11，令所述驱动器处于速度模式，调节速度环增益使所述伺服电机的转速波动最小，然后驱动所述伺服电机旋转；步骤S12，当所述伺服电机以学习转速稳定运行时，所述驱动器在电流环同周期内采集编码器反馈数据以及采集所述伺服电机的转矩电流数据，进而获取以所述伺服电机转子机械角度为X轴的反馈转矩电流曲线；步骤S13，对所述反馈转矩电流曲线数据中多个转子机械周期的数据进行滑动平均处理，并判断所述反馈转矩电流曲线是否收敛；步骤S14，在预先选取的多个学习转速下，重复执行以上步骤S10至步骤S13，进而获得不同学习转速下的转矩补偿表；步骤S15，将全部学习转速下的转矩补偿表写入所述编码器的内部FLASH。

优选地，所述步骤S10中，在所述伺服电机低转速段内选取的学习转速数量大于高转速段内选取的学习转速数量。

优选地，所述步骤S13中，判断所述反馈转矩电流曲线是否收敛的过程包括：对多条反馈转矩电流曲线中相同机械角度的反馈转矩电流计算平均值，获得初始的平均值反馈转矩电流曲线，之后的持续旋转过程中，继续用新的反馈转矩电流曲线更新平均值反馈转矩电流曲线，并计算新的反馈转矩电流曲线与平均值反馈转矩电流曲线在每个相同机械角度差值的绝对值，将每个机械角度获得的差值的绝对值累加，每采集一个机械周期的反馈转矩电流曲线就计算一次累加和，判断本次机械周期累加和与上次机械周期累加和的差值否小于累加和的20％，若是，则认为曲线收敛，若否，则认为转矩波动不规律或者有外力影响，重新执行所述转矩补偿表学习步骤。

优选地，所述转矩补偿表学习步骤中，获得一个学习转速下的反馈转矩电流曲线后，综合考虑编码器内部数据存储空间和补偿精度，选取合理的步长，从反馈转矩电流曲线中抽取转矩补偿表。

优选地，所述步骤S4中，周期性执行转矩补偿过程，并将转矩补偿过程放在转矩环计算之前，做为整个转矩环计算的一部分。

优选地，转矩补偿的过程包括：步骤S40，所述驱动器与编码器进行周期性通讯，所述驱动器根据获取的数据计算所述伺服电机当前转速和机械位置；步骤S41，所述驱动器根据所述伺服电机当前机械位置和转速，预测本次计算电流环控制周期生效时伺服电机的机械角度；步骤S42，以机械角度和转速为变量，以转矩补偿表为数据来源，进行二维插值计算，获得相应转速和机械角度下的转矩补偿值；步骤S43，将转矩补偿值直接叠加在转矩指令Iq上，进行转矩环PI闭环控制。

本发明公开的伺服电机转矩补偿方法，其相比现有技术而言的有益效果在于：首先，本发明电机转矩补偿方法，对伺服电机运行时齿槽效应、摩擦力等因素带来的力矩波动进行补偿，使电机运行更平稳。同时，本发明可以补偿电机在对应转速下旋转的恒定转矩，使闭环控制的输出直接作用于负载，提高系统的响应速度。其次，本发明将补偿转矩值叠加到伺服电机转矩指令中，在扰动出现的同时就可以施加补偿，补偿效果更好。再次，本发明直接针对具体的电机进行转矩补偿表学习，将转矩补偿表保存在编码器中，在驱动器上电初始化时读取转矩补偿表，无需再考虑电机特性的离散性问题。此外，本发明电机转矩补偿方法中，转矩补偿表的学习可以离线自动执行，方便现场操作，有良好的电机适配性。

附图说明

图1为本发明执行转矩补偿表学习过程的流程图；

图2为本发明学习转矩补偿表时采集的反馈转矩电流与机械角度曲线示意图；

图3为伺服电机驱动器的原理框图；

图4为转矩补偿模块的内部示意图；

图5为本发明在计算补偿转矩时，对机械角度和电机转速进行插值计算补偿转矩过程的示意图；

图6为本发明执行电机转矩补偿过程的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作更加详细的描述。

本发明公开了一种伺服电机转矩补偿方法，结合图1至图6所示，其包括有：

步骤S1，针对预设的伺服电机执行转矩补偿表学习步骤；

步骤S2，将所述转矩补偿表写入伺服电机的编码器；

步骤S3，当所述伺服电机的驱动器上电初始化时，读取所述转矩补偿表并保存到所述驱动器中；

步骤S4，当所述伺服电机正常运行时，根据转矩补偿表进行转矩补偿。

上述方法中，在执行转矩补偿表学习步骤时，驱动器处于速度模式，驱动电机在多个恒定转速下空载旋转，旋转过程中，驱动器周期性的采集电机的反馈位置和转矩电流，多次重复采集，对编码器反馈和转矩电流数据进行处理，判定多次重复采集的数据是否收敛，构建以电机转子机械角度为下标的空载转矩曲线，重复在多个不同学习转速下执行本步骤，构建多个不同学习转速下的转矩补偿表。当在电机正常运行时，根据转矩补偿表进行转矩补偿。转矩补偿计算是周期性执行的，放在转矩环计算之前，做为整个转矩环计算的一部分。驱动器与编码器进行周期性通讯，根据获取的数据计算当前电机转速和机械位置；根据当前的机械位置和转速，预测本次计算电流环控制周期生效时电机的机械角度；以机械角度和转速为变量，转矩补偿表为数据来源，进行二维插值计算，获得相应转速和机械角度下的转矩补偿值；将转矩补偿值直接叠加在转矩指令Iq上，进行转矩环PI闭环控制。基于上述原理，本发明在实际应用中能使电机运行更加平稳，能有效提高系统的响应速度，而且补偿效果更好，不受电机特性的离散性问题影响，具有更加良好的电机适配性，较好地满足了应用要求。

进一步地，所述步骤S1中，所述转矩补偿表学习步骤包括：

步骤S10，确定学习转速；

步骤S11，令所述驱动器处于速度模式，调节速度环增益使所述伺服电机的转速波动最小，然后驱动所述伺服电机旋转；

步骤S12，当所述伺服电机以学习转速稳定运行时，所述驱动器在电流环同周期内采集编码器反馈数据以及采集所述伺服电机的转矩电流数据，进而获取以所述伺服电机转子机械角度为X轴的反馈转矩电流曲线；

步骤S13，对所述反馈转矩电流曲线数据中多个转子机械周期的数据进行滑动平均处理，并判断所述反馈转矩电流曲线是否收敛；

步骤S14，在预先选取的多个学习转速下，重复执行以上步骤S10至步骤S13，进而获得不同学习转速下的转矩补偿表；

步骤S15，将全部学习转速下的转矩补偿表写入所述编码器的内部FLASH。

上述过程的所述步骤S10中，在所述伺服电机低转速段内选取的学习转速数量大于高转速段内选取的学习转速数量。

具体是指：由于低速时电机的这些特性对性能的影响更加明显，因此在学习转速在低速段可以选取更加密集一些，例如对于最高转速3000RPM的电机，可以选取1RPM、2RPM、5RPM、10RPM、20RPM、50RPM、100RPM、200RPM、500RPM、1000RPM、2000RPM、3000RPM这些转速作为学习转速。

进一步地，对电流曲线数据进行处理的过程中，首先进行滑动平均滤波，以5点滑动平均为例，滑动中心点的滤波数据为中心点前2到后2点数据的平均值。采集多个转子机械周期的数据进行滑动平均处理，并判断曲线是否收敛。

作为一种优选方式，所述步骤S13中，判断所述反馈转矩电流曲线是否收敛的过程包括：对多条反馈转矩电流曲线中相同机械角度的反馈转矩电流计算平均值，获得初始的平均值反馈转矩电流曲线，之后的持续旋转过程中，继续用新的反馈转矩电流曲线更新平均值反馈转矩电流曲线，并计算新的反馈转矩电流曲线与平均值反馈转矩电流曲线在每个相同机械角度差值的绝对值，将每个机械角度获得的差值的绝对值累加，每采集一个机械周期的反馈转矩电流曲线就计算一次累加和，判断本次机械周期累加和与上次机械周期累加和的差值否小于累加和的20％，若是，则认为曲线收敛，若否，则认为转矩波动不规律或者有外力影响，重新执行所述转矩补偿表学习步骤。

进一步地，所述转矩补偿表学习步骤中，获得一个学习转速下的反馈转矩电流曲线后，综合考虑编码器内部数据存储空间和补偿精度，选取合理的步长，从反馈转矩电流曲线中抽取转矩补偿表。例如，以1度为步长抽取转矩补偿表数据，那么一张表的长度就是360点。

本实施例的所述步骤S4中，周期性执行转矩补偿过程，并将转矩补偿过程放在转矩环计算之前，做为整个转矩环计算的一部分。

作为本发明的一个应用实例，请参见2所示的一条学习转速下的反馈转矩电流曲线，以及如图3所示的伺服驱动器原理框图：

该实例中，采用id＝0的方式对伺服电机进行解耦控制，通过iq来控制电机的输出转矩。转矩补偿模块处于转矩环中，在驱动器上电初始化时，驱动器读取编码器FLASH将转矩补偿表载入到转矩补偿模块中。在电机正常运行时，每个转矩环计算周期，转矩补偿模块采集编码器数据，根据内部转矩补偿表计算获得本周周期的转矩补偿量，直接叠加在目标转矩指令上，最为q轴电流环PI控制器的给定。

请参见图4所示的转矩补偿模块的内部示意图。其包括机械角度预测模块和转矩补偿表模块。

机械角度预测模块根据当前周期获取的编码器数据预测本次计算电流环控制生效时转子机械角度，计算公式为：

θ＝θ′+Δt*n*360/60；

其中：

θ为预测结果，即Δt时刻后转子的机械角度，单位为度。

θ′为当前转子的机械角度，单位为度。

Δt为预测时间，取本次采样的编码器机械角度与接下来这个周期电流环计算控制生效，即SVPWM发波更新的时间间隔，单位为秒。

n为电机当前转速，单位为rpm。

转矩补偿表模块根据预测的转子机械角度计算转矩补偿量。

受限于编码器FLASH存储空间，转矩补偿表的数据都是离散的点，学习转速也是离散的。如图5所示，采用二维线性插值的方式来计算补偿量。一般的，设当前预测机械角度θ处于转矩补偿表两个离散点θ₁和θ₂之间，当前转速n处于两个学习转速n₁和n₂之间，则补偿转矩计算公式为：

其中：

θ为预测转子机械角度，单位为度；

θ₁、θ₂为转矩补偿表两个离散点的角度，预测转子机械角度θ处于θ₁、θ₂的区间内，单位为度；

T₁₁为转速n₁的补偿表中，角度为θ₁的补偿转矩数据；

T₁₂为转速n₁的补偿表中，角度为θ₂的补偿转矩数据；

T₂₁为转速n₂的补偿表中，角度为θ₁的补偿转矩数据；

T₂₂为转速n₂的补偿表中，角度为θ₂的补偿转矩数据；

T₁为计算获得的转速n₁下，角度为θ的补偿转矩数据；

T₂为计算获得的转速n₂下，角度为θ的补偿转矩数据；

T为计算获得的转速n下，角度为θ的补偿转矩数据；

电机正常运行过程中，执行转矩补偿的流程图请参见图6所示。进一步地：转矩补偿的过程包括：

步骤S40，所述驱动器与编码器进行周期性通讯，所述驱动器根据获取的数据计算所述伺服电机当前转速和机械位置；

步骤S41，所述驱动器根据所述伺服电机当前机械位置和转速，预测本次计算电流环控制周期生效时伺服电机的机械角度；

步骤S42，以机械角度和转速为变量，以转矩补偿表为数据来源，进行二维插值计算，获得相应转速和机械角度下的转矩补偿值；

步骤S43，将转矩补偿值直接叠加在转矩指令Iq上，进行转矩环PI闭环控制。

本发明公开的伺服电机转矩补偿方法，其相比现有技术而言的有益效果在于：首先，本发明电机转矩补偿方法，对伺服电机运行时齿槽效应、摩擦力等因素带来的力矩波动进行补偿，使电机运行更平稳。同时，本发明可以补偿电机在对应转速下旋转的恒定转矩，使闭环控制的输出直接作用于负载，提高系统的响应速度。其次，本发明将补偿转矩值叠加到伺服电机转矩指令中，在扰动出现的同时就可以施加补偿，补偿效果更好。再次，本发明直接针对具体的电机进行转矩补偿表学习，将转矩补偿表保存在编码器中，在驱动器上电初始化时读取转矩补偿表，无需再考虑电机特性的离散性问题。此外，本发明电机转矩补偿方法中，转矩补偿表的学习可以离线自动执行，方便现场操作，有良好的电机适配性。

以上所述只是本发明较佳的实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的技术范围内所做的修改、等同替换或者改进等，均应包含在本发明所保护的范围内。

Claims (6)

1.一种伺服电机转矩补偿方法，其特征在于，包括有：

步骤S1，针对预设的伺服电机执行转矩补偿表学习步骤；

步骤S2，将所述转矩补偿表写入伺服电机的编码器；

步骤S3，当所述伺服电机的驱动器上电初始化时，读取所述转矩补偿表并保存到所述驱动器中；

步骤S4，当所述伺服电机正常运行时，根据转矩补偿表进行转矩补偿；

所述步骤S1中，所述转矩补偿表学习步骤包括：

步骤S10，确定学习转速；

步骤S11，令所述驱动器处于速度模式，调节速度环增益使所述伺服电机的转速波动最小，然后驱动所述伺服电机旋转；

步骤S12，当所述伺服电机以学习转速稳定运行时，所述驱动器在电流环同周期内采集编码器反馈数据以及采集所述伺服电机的转矩电流数据，进而获取以所述伺服电机转子机械角度为X轴的反馈转矩电流曲线；

步骤S13，对所述反馈转矩电流曲线数据中多个转子机械周期的数据进行滑动平均处理，并判断所述反馈转矩电流曲线是否收敛；

步骤S14，在预先选取的多个学习转速下，重复执行以上步骤S10至步骤S13，进而获得不同学习转速下的转矩补偿表；

步骤S15，将全部学习转速下的转矩补偿表写入所述编码器的内部FLASH。

2.如权利要求1所述的伺服电机转矩补偿方法，其特征在于，所述步骤S10中，在所述伺服电机低转速段内选取的学习转速数量大于高转速段内选取的学习转速数量。

3.如权利要求1所述的伺服电机转矩补偿方法，其特征在于，所述步骤S13中，判断所述反馈转矩电流曲线是否收敛的过程包括：对多条反馈转矩电流曲线中相同机械角度的反馈转矩电流计算平均值，获得初始的平均值反馈转矩电流曲线，之后的持续旋转过程中，继续用新的反馈转矩电流曲线更新平均值反馈转矩电流曲线，并计算新的反馈转矩电流曲线与平均值反馈转矩电流曲线在每个相同机械角度差值的绝对值，将每个机械角度获得的差值的绝对值累加，每采集一个机械周期的反馈转矩电流曲线就计算一次累加和，判断本次机械周期累加和与上次机械周期累加和的差值否小于累加和的20％，若是，则认为曲线收敛，若否，则认为转矩波动不规律或者有外力影响，重新执行所述转矩补偿表学习步骤。

4.如权利要求1所述的伺服电机转矩补偿方法，其特征在于，所述转矩补偿表学习步骤中，获得一个学习转速下的反馈转矩电流曲线后，综合考虑编码器内部数据存储空间和补偿精度，选取合理的步长，从反馈转矩电流曲线中抽取转矩补偿表。

5.如权利要求1所述的伺服电机转矩补偿方法，其特征在于，所述步骤S4中，周期性执行转矩补偿过程，并将转矩补偿过程放在转矩环计算之前，做为整个转矩环计算的一部分。

6.如权利要求5所述的伺服电机转矩补偿方法，其特征在于，转矩补偿的过程包括：

步骤S40，所述驱动器与编码器进行周期性通讯，所述驱动器根据获取的数据计算所述伺服电机当前转速和机械位置；

步骤S41，所述驱动器根据所述伺服电机当前机械位置和转速，预测本次计算电流环控制周期生效时伺服电机的机械角度；

步骤S42，以机械角度和转速为变量，以转矩补偿表为数据来源，进行二维插值计算，获得相应转速和机械角度下的转矩补偿值；

步骤S43，将转矩补偿值直接叠加在转矩指令Iq上，进行转矩环PI闭环控制。

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