CN113341695A - 一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法 - Google Patents

一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于伺服电机技术领域，公开了一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法包括：信号采集模块获得辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号，信号处理模块对采集的电流与速度信号进行处理，控制模型获取模块获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数；中央控制模块协调控制智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行；控制参数获取模块获得智能伺服电机的电流环参数；电流环参数通过参数自整定模块对智能伺服电机的电流环参数进行整定，获得智能伺服电机的PID控制参数，并进行评估。本发明能够降低对调试人员的能力、经验要求，提高调试效率，提高生产力。

Description

一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法
技术领域
本发明属于伺服电机技术领域，尤其涉及一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法。
背景技术
目前，伺服电机作为现代工业必不可少的执行元件，其控制性能的优劣直接影响执行机构。工业自动化生产过程中，伺服电机的高精度控制能有效提高生产效率、改善工艺水平；现代智能机器人逐渐进入我们的生活，伺服电机作为机器人的重要组成部分，其控制性能决定着机器人能否完成设定任务。如何提高伺服电机的控制性能成为研发者更为关注的问题。伺服系统的性能优劣外在主要表现为速度控制响应和位置跟踪误差两方面。电流环作为两者的实现基础，只有在具有优良动态性能的电流闭环前提下才能有效提高伺服速度环和位置环控制特性。但现有技术由于实际工况的复杂性以及控制参数调试的繁琐，需要调试人员有较强的专业知识水平，且耗时长，人工成本较高。因此，亟需一种新的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有技术由于实际工况的复杂性以及控制参数调试的繁琐，需要调试人员有较强的专业知识水平，且耗时长，人工成本较高。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法。
本发明是这样实现的，一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法包括：
步骤一，通过信号采集模块利用信号采集设备在每个采样时刻从智能伺服电机系统中采集电机转速和电流值，获得辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号；并将信号传递到信号处理模块；
步骤二，信号处理模块利用信号处理程序对采集的电流与速度信号进行处理，在预设电流范围内进行周期振荡，获得扰动信号；同时控制模型获取模块利用控制模型获取程序根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数；
步骤三，控制模型获取模块通过无线通信模块与中央控制模块连接，将所述扰动信号、控制模型以及模型参数信息发送至中央处理器；中央控制模块利用中央处理器协调控制智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行；
步骤四，中央控制模块控制控制参数获取模块利用控制参数获取程序根据智能伺服电机的控制模型获得智能伺服电机的电流环参数；电流环参数通过参数自整定模块利用参数自整定程序对智能伺服电机的电流环参数进行整定，获得智能伺服电机的PID控制参数；根据获得智能伺服电机的PID控制参数，评估模块利用评估程序对智能伺服电机的PID控制参数进行评估，并生成评估报告；
步骤五，数据存储模块利用存储器存储采集的辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告；更新显示模块利用显示器对采集的辨识智能伺服电机所需要的数据进行实时更新显示。
进一步，所述控制模型获取模块根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数，包括：
根据用户指令控制智能伺服电机进入PID参数识别模式；其中，所述PID参数识别模式为智能伺服电机的反馈测试模式；
控制所述智能伺服电机在预设电流范围内产生抖动以生成扰动信号；
对所述扰动信号进行处理以使所述智能伺服电机以预设的周期和幅度进行来回振荡，并通过计算所述智能伺服电机的振荡周期和幅值以获得所述智能伺服电机的控制模型。
进一步，所述智能伺服电机的反馈测试模式包括电流环智能伺服电机的反馈测试模式和速度环智能伺服电机的反馈测试模式；
当进入所述电流环智能伺服电机的反馈测试模式时，对所述扰动信号进行放大、限幅、延时处理以获得电流极限环振荡曲线，并根据所述电流极限环振荡曲线计算所述电流环智能伺服电机的振荡周期和电流极限环增益，以及获得所述电流环控制模型。
进一步，所述更新显示模块对采集的辨识智能伺服电机所需要的数据进行实时更新显示，所需要的数据包括：电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告的实时数据进行更新显示。
进一步，所述信号采集模块中智能伺服电机为永磁同步电机。
进一步，所述信号处理模块对采集的电流与速度信号进行处理的具体过程为：
对采集的电流与速度信号获取其对应的连续时域电流、速度信号的离散采样序列；
经过含可变因子的广义S变换获得一个二维时频复数矩阵；用阈值滤波方法进行信号处理；
用基于时频谱分布的时频滤波器进行信号处理。
进一步，所述中央控制模块通过中央处理器协调控制所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行过程，包括：
通过中央处理器根据输入的被控制量和输出反馈量计算误差值，并根据误差值计算误差变化率；
接收误差值和误差变化率，并利用模糊规则对PID控制器的PID参数进行自适应整定，输出PID参数的变化量；
在每次PID计算时根据PID参数的初始值和变化量得到PID参数值，并根据该PID参数值计算控制输出量给被控对象。
进一步，所述参数自整定模块中智能伺服电机的PID控制参数，包括速度环PID控制参数和位置环PID控制参数；
其中，所述通过参数自整定程序对所述智能伺服电机的电流环参数进行整定，包括：
设置所述智能伺服电机参数；其中，所述参数包括所述智能伺服电机的幅值h、继电斜率k和延迟模块D；
建立极限环，通过输入输出信号，即u和y值，求得所述智能伺服电机的延迟d和极限振荡周期参数，即周期Pu和极限震荡的幅值a；
采用一阶加纯滞后模型作为所述智能伺服电机的扭矩环模型，获取已辨识的模型参数，计算速度环PID控制参数；
重新设置所述智能伺服电机参数，读取极限振荡周期信息值，采用伺服电机速度环模型，获取模型参数，计算位置环PID控制参数。
进一步，所述智能伺服电机的扭矩环模型为：
Figure BDA0003108820390000041
根据对系统输入输出信号的监测，按下列公式计算出K、τ和d：
ωn＝2π/P4；
Figure BDA0003108820390000042
Figure BDA0003108820390000043
Figure BDA0003108820390000044
Figure BDA0003108820390000045
其中，K是静态增益，τ是时间常数，d是系统延时，Pu表示周期。
进一步，所述伺服电机速度环模型为：
Figure BDA0003108820390000046
根据伺服电机反馈辨识公式计算出待辨识的Kf和M：
Figure BDA0003108820390000051
Figure BDA0003108820390000052
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，可以实现不同负载状况下智能伺服电机的位置环和速度环的最优或次优PID参数的自动整定。本发明在具体应用时，可与CNC、伺服驱动单元进行无缝集成，或通过上位机控制程序选择“参数自整定”，系统进入此自整定过程之后，工程人员不需要根据经验手动设定和调整控制器参数，系统能自动完成速度环和位置环PID参数自整定，降低对调试人员的能力、经验要求，提高调试效率，提高生产力。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的智能伺服电机电流环控制参数自整定系统结构框图；
图中：1、信号采集模块；2、信号处理模块；3、控制模型获取模块；4、无线通信模块；5、中央控制模块；6、控制参数获取模块；7、参数自整定模块；8、评估模块；9、数据存储模块；10、更新显示模块。
图2是本发明实施例提供的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法流程图。
图3是本发明实施例提供的控制模型获取模块获得智能伺服电机的控制模型及模型参数的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的中央控制模块控制各个模块的正常运行的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的参数自整定模块对智能伺服电机的电流环参数进行整定的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的智能伺服电机电流环控制参数自整定系统包括：信号采集模块1、信号处理模块2、控制模型获取模块3、无线通信模块4、中央控制模块5、控制参数获取模块6、参数自整定模块7、评估模块8、数据存储模块9、更新显示模块10。
信号采集模块1，与中央控制模块5连接，用于通过信号采集设备在每个采样时刻从智能伺服电机系统中采集电机转速和电流值，获得辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号；
信号处理模块2，与中央控制模块5连接，用于通过信号处理程序对采集的电流与速度信号进行处理，在预设电流范围内进行周期振荡，获得扰动信号；
控制模型获取模块3，与中央控制模块5连接，用于通过控制模型获取程序根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数；
无线通信模块4，与中央控制模块5连接，用于通过无线通信装置将所述扰动信号、控制模型以及模型参数信息发送至中央处理器；
中央控制模块5，与信号采集模块1、信号处理模块2、控制模型获取模块3、无线通信模块4、控制参数获取模块6、参数自整定模块7、评估模块8、数据存储模块9、更新显示模块10连接，用于通过中央处理器协调控制所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行；
控制参数获取模块6，与中央控制模块5连接，用于通过控制参数获取程序根据所述智能伺服电机的控制模型，获得所述智能伺服电机的电流环参数；
参数自整定模块7，与中央控制模块5连接，用于通过参数自整定程序对所述智能伺服电机的电流环参数进行整定，获得所述智能伺服电机的PID控制参数；
评估模块8，与中央控制模块5连接，用于通过评估程序对所述智能伺服电机的PID控制参数进行评估，并生成评估报告；
数据存储模块9，与中央控制模块5连接，用于通过存储器存储采集的辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告；
更新显示模块10，与中央控制模块5连接，用于通过显示器对采集的辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告的实时数据进行更新显示。
如图2所示，本发明实施例提供的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法包括以下步骤：
S101，通过信号采集模块利用信号采集设备在每个采样时刻从智能伺服电机系统中采集电机转速和电流值，获得辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号；并将信号传递到信号处理模块；
S102，信号处理模块利用信号处理程序对采集的电流与速度信号进行处理，在预设电流范围内进行周期振荡，获得扰动信号；同时控制模型获取模块利用控制模型获取程序根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数；
S103，控制模型获取模块通过无线通信模块与中央控制模块连接，将所述扰动信号、控制模型以及模型参数信息发送至中央处理器；中央控制模块利用中央处理器协调控制智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行；
S104，中央控制模块控制控制参数获取模块利用控制参数获取程序根据智能伺服电机的控制模型获得智能伺服电机的电流环参数；电流环参数通过参数自整定模块利用参数自整定程序对智能伺服电机的电流环参数进行整定，获得智能伺服电机的PID控制参数；
S105，根据获得智能伺服电机的PID控制参数，评估模块利用评估程序对智能伺服电机的PID控制参数进行评估，并生成评估报告；
S106，数据存储模块利用存储器存储采集的辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告；
S107，更新显示模块利用显示器对采集的辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告的实时数据进行更新显示。
本发明实施例提供的智能伺服电机为永磁同步电机。
本发明实施例提供的通过信号处理程序对采集的电流与速度信号进行处理包括：
对采集的电流与速度信号获取其对应的连续时域电流、速度信号的离散采样序列；
经过含可变因子的广义S变换获得一个二维时频复数矩阵；用阈值滤波方法进行信号处理；
用基于时频谱分布的时频滤波器进行信号处理，即可。
如图3所示，本发明实施例提供的控制模型获取模块利用控制模型获取程序，根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数，包括：
S201，根据用户指令控制智能伺服电机进入PID参数识别模式；其中，所述PID参数识别模式为智能伺服电机的反馈测试模式；
S202，控制所述智能伺服电机在预设电流范围内产生抖动以生成扰动信号；
S203，对所述扰动信号进行处理以使所述智能伺服电机以预设的周期和幅度进行来回振荡，并通过计算所述智能伺服电机的振荡周期和幅值以获得所述智能伺服电机的控制模型。
本发明实施例提供的智能伺服电机的反馈测试模式包括电流环智能伺服电机的反馈测试模式和速度环智能伺服电机的反馈测试模式；
当进入所述电流环智能伺服电机的反馈测试模式时，对所述扰动信号进行放大、限幅、延时处理以获得电流极限环振荡曲线，并根据所述电流极限环振荡曲线计算所述电流环智能伺服电机的振荡周期和电流极限环增益，以及获得所述电流环控制模型。
如图4所示，本发明实施例提供的中央控制模块利用中央处理器协调控制所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行，包括：
S301，通过中央处理器根据输入的被控制量和输出反馈量计算误差值，并根据误差值计算误差变化率；
S302，接收误差值和误差变化率，并利用模糊规则对PID控制器的PID参数进行自适应整定，输出PID参数的变化量；
S303，在每次PID计算时根据PID参数的初始值和变化量得到PID参数值，并根据该PID参数值计算控制输出量给被控对象。
本发明实施例提供的智能伺服电机的PID控制参数，包括速度环PID控制参数和位置环PID控制参数。
如图5所示，本发明实施例提供的参数自整定模块利用参数自整定程序对所述智能伺服电机的电流环参数进行整定，包括：
S401，设置所述智能伺服电机参数；其中，所述参数包括所述智能伺服电机的幅值h、继电斜率k和延迟模块D；
S402，建立极限环，通过输入输出信号，即u和y值，求得所述智能伺服电机的延迟d和极限振荡周期参数，即周期Pu和极限震荡的幅值a；
S403，采用一阶加纯滞后模型作为所述智能伺服电机的扭矩环模型，获取已辨识的模型参数，计算速度环PID控制参数；
S404，重新设置所述智能伺服电机参数，读取极限振荡周期信息值，采用伺服电机速度环模型，获取模型参数，计算位置环PID控制参数。
本发明实施例提供的步骤S403中，智能伺服电机的扭矩环模型为：
Figure BDA0003108820390000101
根据对系统输入输出信号的监测，按下列公式计算出K、τ和d：
ωn＝2π/Pn；
Figure BDA0003108820390000102
Figure BDA0003108820390000103
Figure BDA0003108820390000104
Figure BDA0003108820390000105
其中，K是静态增益，τ是时间常数，d是系统延时，Pu表示周期。
本发明实施例提供的步骤S404中，伺服电机速度环模型为：
Figure BDA0003108820390000106
根据伺服电机反馈辨识公式计算出待辨识的Kf和M：
Figure BDA0003108820390000107
Figure BDA0003108820390000108
在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法包括：
步骤一，通过信号采集模块利用信号采集设备在每个采样时刻从智能伺服电机系统中采集电机转速和电流值，获得辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号；并将信号传递到信号处理模块；
步骤二，信号处理模块利用信号处理程序对采集的电流与速度信号进行处理，在预设电流范围内进行周期振荡，获得扰动信号；同时控制模型获取模块利用控制模型获取程序根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数；
步骤三，控制模型获取模块通过无线通信模块与中央控制模块连接，将所述扰动信号、控制模型以及模型参数信息发送至中央处理器；中央控制模块利用中央处理器协调控制智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行；
步骤四，中央控制模块控制控制参数获取模块利用控制参数获取程序根据智能伺服电机的控制模型获得智能伺服电机的电流环参数；电流环参数通过参数自整定模块利用参数自整定程序对智能伺服电机的电流环参数进行整定，获得智能伺服电机的PID控制参数；根据获得智能伺服电机的PID控制参数，评估模块利用评估程序对智能伺服电机的PID控制参数进行评估，并生成评估报告；
步骤五，数据存储模块利用存储器存储采集的辨识智能伺服电机所需要的电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告；更新显示模块利用显示器对采集的辨识智能伺服电机所需要的数据进行实时更新显示。
2.如权利要求1所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述控制模型获取模块根据扰动信号进行计算，获得所述智能伺服电机的控制模型及模型参数，包括：
根据用户指令控制智能伺服电机进入PID参数识别模式；其中，所述PID参数识别模式为智能伺服电机的反馈测试模式；
控制所述智能伺服电机在预设电流范围内产生抖动以生成扰动信号；
对所述扰动信号进行处理以使所述智能伺服电机以预设的周期和幅度进行来回振荡，并通过计算所述智能伺服电机的振荡周期和幅值以获得所述智能伺服电机的控制模型。
3.如权利要求2所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述智能伺服电机的反馈测试模式包括电流环智能伺服电机的反馈测试模式和速度环智能伺服电机的反馈测试模式；
当进入所述电流环智能伺服电机的反馈测试模式时，对所述扰动信号进行放大、限幅、延时处理以获得电流极限环振荡曲线，并根据所述电流极限环振荡曲线计算所述电流环智能伺服电机的振荡周期和电流极限环增益，以及获得所述电流环控制模型。
4.如权利要求1所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述更新显示模块对采集的辨识智能伺服电机所需要的数据进行实时更新显示，所需要的数据包括：电流与速度信号、扰动信号、控制模型及模型参数、电流环参数、PID控制参数以及评估报告的实时数据进行更新显示。
5.如权利要求1所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述信号采集模块中智能伺服电机为永磁同步电机。
6.如权利要求1所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述信号处理模块对采集的电流与速度信号进行处理的具体过程为：
对采集的电流与速度信号获取其对应的连续时域电流、速度信号的离散采样序列；
经过含可变因子的广义S变换获得一个二维时频复数矩阵；用阈值滤波方法进行信号处理；
用基于时频谱分布的时频滤波器进行信号处理。
7.如权利要求1所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述中央控制模块通过中央处理器协调控制所述智能伺服电机电流环控制参数自整定方法各个模块的正常运行过程，包括：
通过中央处理器根据输入的被控制量和输出反馈量计算误差值，并根据误差值计算误差变化率；
接收误差值和误差变化率，并利用模糊规则对PID控制器的PID参数进行自适应整定，输出PID参数的变化量；
在每次PID计算时根据PID参数的初始值和变化量得到PID参数值，并根据该PID参数值计算控制输出量给被控对象。
8.如权利要求1所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述参数自整定模块中智能伺服电机的PID控制参数，包括速度环PID控制参数和位置环PID控制参数；
其中，所述通过参数自整定程序对所述智能伺服电机的电流环参数进行整定，包括：
设置所述智能伺服电机参数；其中，所述参数包括所述智能伺服电机的幅值h、继电斜率k和延迟模块D；
建立极限环，通过输入输出信号，即u和y值，求得所述智能伺服电机的延迟d和极限振荡周期参数，即周期Pu和极限震荡的幅值a；
采用一阶加纯滞后模型作为所述智能伺服电机的扭矩环模型，获取已辨识的模型参数，计算速度环PID控制参数；
重新设置所述智能伺服电机参数，读取极限振荡周期信息值，采用伺服电机速度环模型，获取模型参数，计算位置环PID控制参数。
9.如权利要求8所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述智能伺服电机的扭矩环模型为：
Figure FDA0003108820380000031
根据对系统输入输出信号的监测，按下列公式计算出K、τ和d：
ωn＝2π/Pn；
Figure FDA0003108820380000041
Figure FDA0003108820380000042
Figure FDA0003108820380000043
Figure FDA0003108820380000044
其中，K是静态增益，τ是时间常数，d是系统延时，Pu表示周期。
10.如权利要求8所述的智能伺服电机电流环控制参数自整定方法，其特征在于，所述伺服电机速度环模型为：
Figure FDA0003108820380000045
根据伺服电机反馈辨识公式计算出待辨识的Kf和M：
Figure FDA0003108820380000046
Figure FDA0003108820380000047
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