什么行業(yè)需要用到伺服電機(jī),？伺服系統(tǒng)慣量算法介紹,！
首先先來(lái)了解下什么是伺服電機(jī)
伺服電機(jī)可使控制速度,，位置精度非常準(zhǔn)確,，可以將電壓信號(hào)轉(zhuǎn)化為轉(zhuǎn)矩和轉(zhuǎn)速以驅(qū)動(dòng)控制對(duì)象。伺服電機(jī)轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速受輸入信號(hào)控制,，并能快速反應(yīng),，在自動(dòng)控制系統(tǒng)中，用作執(zhí)行元件,，且具有機(jī)電時(shí)間常數(shù)小,、線(xiàn)性度高、始動(dòng)電壓等特性,，可把所收到的電信號(hào)轉(zhuǎn)換成電動(dòng)機(jī)軸上的角位移或角速度輸出,。分為直流和交流伺服電動(dòng)機(jī)兩大類(lèi)，其主要特點(diǎn)是,，當(dāng)信號(hào)電壓為零時(shí)無(wú)自轉(zhuǎn)現(xiàn)象,，轉(zhuǎn)速隨著轉(zhuǎn)矩的增加而勻速下降。? ?
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接下來(lái)給大家介紹下伺服電機(jī)的具體應(yīng)用場(chǎng)景
伺服電機(jī)都有應(yīng)用到那些行業(yè)的服務(wù)設(shè)備，可能對(duì)于伺服電機(jī)了解不深的,，或者有一部份人可能除了涉及自己所在的領(lǐng)域,，并不是特別清楚。伺服電機(jī)在那些行業(yè)及服務(wù)設(shè)備中有利用到,。下面就為大家整理了關(guān)于伺服電機(jī)的基本行業(yè)及服務(wù)設(shè)備,。
1、食品行業(yè)
殺菌機(jī),、均質(zhì)機(jī),、標(biāo)貼機(jī),、制罐機(jī),、流量控制儀、封口機(jī),、包裝機(jī),、咖啡機(jī)等。
2,、橡膠輪胎行業(yè)
鋼絲帶束層生產(chǎn)線(xiàn),、內(nèi)襯層擠出生產(chǎn)線(xiàn),、鋼絲壓延機(jī)、雙復(fù)合擠出機(jī),、鋼絲簾布裁斷機(jī),、重型密煉機(jī)、子午線(xiàn)輪胎鋼絲機(jī)等
3,、電梯行業(yè)
各類(lèi)電梯的門(mén)控制,、樓層控制等。
4,、機(jī)械行業(yè)
加工中心,、數(shù)控沖床、折彎?rùn)C(jī),、剪板機(jī),、PLC程序控制器、各款汽車(chē)檢測(cè)設(shè)備,、組裝設(shè)備,、焊接設(shè)備。
5,、印刷行業(yè)
曬板機(jī);印刷機(jī),、膠印機(jī)、輪轉(zhuǎn)機(jī),、激光照排,、打樣設(shè)備，全自動(dòng)沖板機(jī),、噴繪機(jī);折頁(yè)機(jī),、切紙機(jī)、鎖線(xiàn)機(jī)膠訂機(jī),、全自動(dòng)瓦欏紙板(箱)生產(chǎn)線(xiàn),、自動(dòng)送紙上膠機(jī)、電腦三邊封袋機(jī),、無(wú)軸高速膠印機(jī)等,。
6、醫(yī)療行業(yè)
監(jiān)護(hù)儀,、B超機(jī),、CT控制箱、心電圖(腦電圖)測(cè)試儀,、X光機(jī),、切片機(jī)、血液透析機(jī)、溫控儀等,。
伺服系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量辨識(shí)的新算法
?交流伺服系統(tǒng)因其高性能,、高精度、高效率的特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化,、電動(dòng)汽車(chē),、機(jī)器人等領(lǐng)域。但電機(jī)運(yùn)行過(guò)程中負(fù)載擾動(dòng)的影響以及電機(jī)參數(shù)的變化會(huì)使得控制器參數(shù)不匹配,，進(jìn)而影響系統(tǒng)性能,。因此，實(shí)時(shí)獲取準(zhǔn)確的電機(jī)參數(shù)對(duì)于參數(shù)自整定,、故障檢測(cè)以及提高系統(tǒng)可靠性具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值,。
要實(shí)現(xiàn)高性能伺服系統(tǒng)，必須具備參數(shù)自整定功能,，使其能夠在線(xiàn)進(jìn)行控制器參數(shù)設(shè)計(jì),，獲得良好的動(dòng)靜態(tài)性能。而系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的變化將會(huì)影響系統(tǒng)極限帶寬,，極限帶寬是影響速度環(huán)PI控制器設(shè)計(jì)的基本參數(shù),，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量變化并配合調(diào)整速度環(huán)PI控制器參數(shù)，能夠保證系統(tǒng)始終處于良好的運(yùn)行狀態(tài),，這也進(jìn)一步推動(dòng)了伺服系統(tǒng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量辨識(shí)技術(shù)的發(fā)展,。
慣量辨識(shí)主要分為離線(xiàn)辨識(shí)和在線(xiàn)辨識(shí)。離線(xiàn)辨識(shí)是指安裝在生產(chǎn)設(shè)備中的伺服系統(tǒng),，按照預(yù)定指令運(yùn)行一段時(shí)間,，依據(jù)轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,，從而得出系統(tǒng)慣量值,。常見(jiàn)的離線(xiàn)辨識(shí)方法是加減速法，采用正負(fù)對(duì)稱(chēng)的三角波或正弦波等作為速度指令信號(hào),，根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際響應(yīng)計(jì)算獲得轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,。
采用離線(xiàn)辨識(shí)可在給定指令運(yùn)行周期結(jié)束時(shí)獲得一個(gè)階段性的辨識(shí)結(jié)果，所得辨識(shí)結(jié)果準(zhǔn)確度高,，但應(yīng)用場(chǎng)合較為受限,。在線(xiàn)辨識(shí)則是在系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，捕捉動(dòng)態(tài)信息進(jìn)行計(jì)算,，獲得實(shí)時(shí)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量,，主要有朗道自適應(yīng)遞推估計(jì)、狀態(tài)觀測(cè)器估計(jì),、模型參考自適應(yīng)法,、最小二乘遞推（Recursive Least Square, RLS）算法、蟻群算法等,。
文獻(xiàn)[7]采用離線(xiàn)辨識(shí)的方法,，提出一種改進(jìn)的加減速法，采用正負(fù)交替脈沖為速度信號(hào),，使得電機(jī)可以在微振狀態(tài)下進(jìn)行慣量辨識(shí),，所提方法易于實(shí)現(xiàn)，但辨識(shí)過(guò)程中電機(jī)始終運(yùn)行在給定電流限幅下,，易使電機(jī)發(fā)熱,。
文獻(xiàn)[9]以運(yùn)動(dòng)方程為模型，提出了一種自適應(yīng)觀測(cè)器,，采用朗道自適應(yīng)算法,，在對(duì)誤差及穩(wěn)定性分析的基礎(chǔ)上，合理選擇參數(shù),，實(shí)現(xiàn)同時(shí)快速準(zhǔn)確的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩的辨識(shí),，并與控制器相結(jié)合提高了系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能。文獻(xiàn)[12]采用蟻群算法,，基于最小方差原理,，啟發(fā)蟻群朝最優(yōu)方向聚集，可得到收斂快,、誤差小的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量辨識(shí)結(jié)果,。
文獻(xiàn)[13,14]結(jié)合負(fù)載觀測(cè)器對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量進(jìn)行在線(xiàn)辨識(shí)，其中文獻(xiàn)[13]采用最小二乘法進(jìn)行迭代計(jì)算,，并將所得結(jié)果用于速度環(huán)PI控制器參數(shù)自整定,，具有較強(qiáng)的魯棒性。文獻(xiàn)[14]則采用擴(kuò)展卡爾曼觀測(cè)器同時(shí)得到轉(zhuǎn)動(dòng)慣量和擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩的觀測(cè)值,，針對(duì)杠桿滑塊機(jī)構(gòu)進(jìn)行受力分析并得到等效轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的計(jì)算公式,，其建模方法為工業(yè)應(yīng)用提供了很好的示例。
以上文獻(xiàn)對(duì)于慣量辨識(shí)算法都進(jìn)行了充分的研究和優(yōu)化,，但大多局限于理想的實(shí)驗(yàn)條件,，對(duì)于實(shí)際應(yīng)用考慮仍有欠缺之處。目前在商用伺服產(chǎn)品領(lǐng)域,，日系伺服系統(tǒng)同時(shí)具有離線(xiàn)和在線(xiàn)辨識(shí)功能,，其在線(xiàn)辨識(shí)可直接根據(jù)上位機(jī)指令在實(shí)際生產(chǎn)中應(yīng)用，自動(dòng)捕獲暫態(tài)過(guò)程信息進(jìn)行慣量辨識(shí),，而國(guó)內(nèi)產(chǎn)品大多只具有離線(xiàn)辨識(shí)功能,。
此外，國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的在線(xiàn)慣量辨識(shí)方法仍存在兩個(gè)問(wèn)題：
①實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合中,，存在階躍,、斜坡,、正弦以及插補(bǔ)曲線(xiàn)等多種位置和轉(zhuǎn)速指令信號(hào)，若系統(tǒng)處于低加速度狀態(tài),，會(huì)增加負(fù)載轉(zhuǎn)矩的估計(jì)難度,，降低轉(zhuǎn)矩估計(jì)的準(zhǔn)確性。而現(xiàn)有文獻(xiàn)的在線(xiàn)辨識(shí)多在給定信號(hào)為階躍信號(hào)等加速度較大的情況下實(shí)現(xiàn),，并未涉及加速度較小的斜坡指令信號(hào),。
?②伺服系統(tǒng)產(chǎn)品在加載條件下的慣量辨識(shí)均存在誤差增大或無(wú)法收斂的現(xiàn)象，因而其普遍的應(yīng)用限定條件為系統(tǒng)負(fù)載轉(zhuǎn)矩不變或緩慢變化,，其主要難點(diǎn)在于慣量辨識(shí)需要負(fù)載轉(zhuǎn)矩的準(zhǔn)確估計(jì),，而負(fù)載轉(zhuǎn)矩的估計(jì)又需要實(shí)際的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量值，二者存在矛盾,；
針對(duì)此研究現(xiàn)狀,，本文提出一種基于變周期遞推最小二乘法與卡爾曼觀測(cè)器相結(jié)合的在線(xiàn)慣量辨識(shí)算法，該算法具有收斂速度快,、抗噪能力強(qiáng),、適用范圍廣的特點(diǎn)。
