一种大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法 专利技术说明

发电;变电;配电装置的制造技术1.本发明属于大型望远镜拼接轴系驱动控制技术领域，具体涉及一种大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法。背景技术：2.大口径望远镜必须有很高的分辨率和良好的跟踪性能才能保证望远镜观测图像的质量和跟踪天体的精确度。为了收集来自遥远天体暗弱、微小的信号以满足人类探测深空需求，天文望远镜的口径越来越大，其跟踪架结构和驱动方式也随之改进，电机结构也在不断创新发展，为输出更大的力矩，力矩电机半径需进一步增大，转动惯量等电机参数也随之增大，这不仅增加了电机制造的难度，也对轴系跟踪控制提出了更高的要求，为了与国际接轨并不受国外的制约，本单位自主研制了用于大型望远镜轴系驱动的拼接弧线电机。在大型望远镜实际运行过程中，负载转矩容易随外界环境的变化而变化，静压支撑的望远镜其电机粘滞摩擦系数对望远镜轴系驱动控制系统也存在不小的影响。最小二乘法辨识原理简单，易于实现，但实时跟踪能力较差，容易产生数据饱和，设计一种动态遗忘因子最小二乘法(affrls)，使其能根据辨识结果对遗忘因子进行实时修改，能有效解决问题。扩展卡尔曼滤波(ekf)抗噪能力强，当电机系统十分复杂，参数较多，容易出现测量噪声的条件下，ekf观测器能够比较好地辨识电机的参数，大型望远镜拼接弧线电机符合这一特点。因此，有必要设计一种大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法，使望远镜在跟踪目标的过程中对所用的拼接弧线电机定子电阻、电感、磁链、系统转动惯量、电机粘滞摩擦系数和负载转矩进行在线辨识，并将辨识结果传递给速度控制器及电流控制器，用以实时改变控制参数，从而提高望远镜控制精度和抗干扰能力。技术实现要素：3.本发明解决的问题在于提供了一种大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法，能够满足大型天文望远镜在受到外界干扰或者外部环境引起惯量变化时，实时辨识拼接弧线的参数并将该参数用于望远镜轴系驱动控制参数中，可克服大型望远镜控制系统受外部干扰，影响电机参数引起的望远镜的不稳定运行的因素，满足大型望远镜低速、高精度运行的需求。4.为了实现上述目的，本发明的技术方案是：一种大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法，步骤如下：5.步骤1)所述的拼接弧线电机是静压支撑的，可根据望远镜口径的大小设计合适尺寸的拼接弧线电机；6.步骤2)所述的拼接弧线电机的转轴上装有高精度位置传感器，用于计算机械角速度和电角速度信息；7.步骤3)驱动控制电路上设计有高精度的电压和电流传感器，用于检测电机的相电流和相电压及母线电压信息；8.输出的电压电流信号经坐标转换实现矢量控制，并计算出电机的电磁转矩，将其与坐标转换输出的电压电流信号，步骤2)输出的机械角速度和电角速度信息作为步骤4)的动态遗忘因子最小二乘法子模块的输入信号；9.步骤4)辨识模块设计有affrls子模块，用于辨识拼接弧线电机的电阻、电感、磁链、转动惯量及粘滞摩擦系数；10.步骤5)辨识模块中设计有ekf观测器，用于观测负载转矩，解耦步骤4)中所需的负载转矩；11.根据步骤2)中的机械角速度，步骤3)中计算的电磁转矩及给转动惯量和粘滞摩擦系数初始赋值作为扩展卡尔曼滤波观测器的输入，利用扩展卡尔曼滤波观测出负载转矩；解耦出的负载转矩作为动态遗忘因子最小二乘法递推公式中所需的转矩输入信号，与步骤3)中的机械角速度和电角速度信息共同作为动态遗忘因子最小二乘法的输入信号辨识出拼接弧线电机的电阻、电感、磁链、转动惯量及粘滞摩擦系数；12.步骤6)根据辨识结果在线改变速度控制器及电流控制器的控制参数，提高望远镜控制精度和抗干扰能力。13.以上方法的优化方案增加有以下步骤：14.7)增加有动态遗忘因子的设计，根据前述的最小二乘法计算的辨识参数误差对遗忘因子实时修改，直至达到最好的收敛状态。15.进一步的，所述步骤3)中输出的电压电流信号经坐标转换实现矢量控制，并计算出电机的电磁转矩。将坐标转换输出的电压电流信号与步骤2)输出的机械角速度和电角速度信息作为步骤4)的affrls子模块的输入信号。16.进一步的，所述步骤5)根据步骤2)中的机械角速度，权利要求2中计算电磁转矩及给转动惯量和粘滞摩擦系数初始赋值作为ekf观测器的输入，利用ekf观测器测量出负载转矩。17.进一步的，权利要求中3解耦出的负载转矩作为affrls递推公式中所需的转矩输入信号，与权利要求2的共同作为affrls的输入信号辨识出拼接弧线电机的电阻、电感、磁链、转动惯量及粘滞摩擦系数。18.进一步的，所述步骤5)中的ekf，选取机械角速度、负载转矩和转动惯量倒数作为状态变量，电磁转矩作为输入向量，选取机械角速度作为输出向量，设计辨识模型参数。19.进一步的，权利要求4中的大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法，其特征在于：选取电流、电压、电角速度、机械角速度作为观测矩阵参数，坐标转换输出的电流、电磁转矩、负载转矩作为输出量，电机电阻、电感、磁链、转动惯量和粘滞摩擦系数作为待辨识参数，并将转动惯量和粘滞摩擦系数辨识结果输入ekf辨识子模块。20.本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)可根据辨识误差实时改变遗忘因子，提高参数辨识精度；2)采用ekf观测器观测出电机的负载转矩用于解耦遗忘因子最小二乘法所需的负载转矩，该算法辨识速度快，辨识结果精度高；3)将实时辨识电机的电阻、电感、磁链、转动惯量及粘滞摩擦系数引入到望远镜轴系驱动控制中，可克服大型望远镜控制系统受外部干扰、影响电机参数引起的望远镜的不稳定运行的因素，满足大型望远镜低速、高精度运行的需求。附图说明21.图1为拼接弧线电机参数辨识及其控制框图；22.图2为ekf辨识算法实现流程图；23.图3为affrls辨识算法实现流程图；24.图4为affrls中遗忘因子的计算流程图。具体实施方式25.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施实例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。26.如图1所示，大型天文望远镜拼接弧线电机是静压支撑的，其直径可根据望远镜口径的大小设计合适尺寸的拼接弧线电机进行拼接，可设计安装成合适电机，尺寸越大电机输出转矩越大，轴上装有高精度位置传感器，用于计算望远镜轴系运行中电机的机械角速度和电角速度，一方面可用于实现望远镜驱动控制的速度反馈，另一方面可用于ekf算法和affrls的输入信号。拼接弧线电机驱动控制电路上设计有高精度的电压和电流传感器，检测电机的相电流和相电压及母线电压信息，这些信息经过坐标转换一方面用于矢量控制实现电流反馈，另一方面用于动态遗忘因子最小二乘法的输入信号用于参数辨识。27.本发明方法优选的拼接弧线电机是大力矩，多对极，超低速运行的直接驱动电机。本实施例中，拼接弧线电机是自主研制，装有90000线的位置传感器，驱动器自主研制，含有高精度电压电流传感器。28.本发明重点是扩展卡尔曼滤波和动态遗忘因子最小二乘法的实现。29.1.扩展卡尔曼滤波实现30.作为一种优选的实施方式，通过ekf观测器，解耦出affrls最小二乘法所需的负载转矩信号，算法实现流程如图2所示。前述的电磁转矩和机械角速度作为ekf的输入信号开始第一步的负载转矩的预测。根据电机运动方程选取合适的状态变量，输入向量和输出向量，将望远镜观测过程中的不确定因素设为系统噪声和测量噪声，可将电机给定的转动惯量和粘滞摩擦系数作为初始值，给预测误差协方差和状态变量赋初值，确定系统噪声和测量噪声的协方差矩阵，预测状态先验估计和误差协方差矩阵先验估计，根据前述的结果修正扩展卡尔曼增益，根据修正扩展卡尔曼增益计算状态后验估计并更新误差协方差。整个过程是先进行预测计算，再根据预测误差进行增益修正，从而根据观测值和增益修正得到系统的最优滤波值，不断“预测-修正”，直至输出状态稳定。具体实现如下：31.选取状态变量x＝[ωm,tl,1/j]t,输入向量u＝te，输出向量y＝ωm。辨识过程中电机负载转矩tl、1/j认为随时间变化非常缓慢的变量，其导数可视为零，即：[0032][0033]电机机械转矩平衡方程，[0034][0035]整理(1)(2)得状态方程和输出方程[0036][0037]设采样周期为ts，离散化方程(3)，则有[0038][0039]为了说明方便，令y＝ωm，c＝[1 0 0]，可将(4)简化为[0040][0041]在实际系统中，模型参数存在不确定性和可变性，同时外界干扰也会影响系统的运行，将这些不确定因素纳入到系统噪声w和测量噪声v中，wk是w在k时刻的系统噪声，vk是v在k时刻的测量噪声，w和v都符合正态分布，p(w)～n(0,q)，p(v)～n(0,r)，其中q和r是各自的协方差，将(5)改写为[0042][0043]将f(xk)在处线性化，令p(ww)～n(0,wqwt)，则有[0044][0045]同理，令则yk在处线性化，令p(vv)～n(0,vrvt)。则有[0046][0047]为描述方便，令式(7)和(8)可写为[0048][0049]式中表示k-1时刻状态估计值,wkwk-1为系统噪声，vkvk为测量噪声，式中ak和hk称为转换后的雅可比矩阵，具体为hk＝[1 0 0][0050]根据以上分析及ekf观测器运算过程，分为预测(①‑②)和校正(③‑④‑⑤)两个状态。[0051]①计算先验估计[0052][0053]式中是xk-1的后验估计，是xk的先验估计。[0054]②计算误差协方差矩阵先验估计[0055]pk-＝akpk-1akt+wkqwktꢀꢀ(11)[0056]是k时刻的误差协方差矩阵先验估计，主要用来计算卡尔曼增益矩阵。[0057]③计算卡尔曼增益矩阵[0058][0059]kk是卡尔曼增益矩阵，主要用来对状态后验估计进行校正。[0060]④计算状态后验估计[0061][0062]是xk的后验估计，是xk的先验估计，yk是测量的输出量，是预测的输出量。[0063]⑤更新误差协方差矩阵[0064]pk＝(i-kkhk)pk-ꢀꢀꢀ(14)[0065]pk是误差协方差矩阵，反映了本次状态估计误差的大小，在下一次状态估计时调用，由此进行迭代运算，得出各个时刻的负载转矩观测值。[0066]2.动态遗忘因子最小二乘法[0067]作为一种优选的实施方式，通过affrls实现拼接弧线电机的参数辨识，算法实现流程如图3所示。根据前述的坐标转换后的电压、电流及其计算输出的电磁转矩、机械角速度和电角速度以及eekf观测出的解耦负载转矩，搭建最小二乘法模型，确定输出量，待辨识参数和系统观测矩阵，根据电机参数先给待辨识参数及协方差矩阵赋初值，给定动态遗忘因子的初始值和最小值，设置窗口大小；计算动态遗忘因子并更新；根据遗忘因子和观测矩阵及协方差矩阵计算增益矩阵；根据增益矩阵计算当前时刻的协方差矩阵；计算当前时刻输出误差并由模型得出当前时刻辨识参数；更新协方差矩阵和待辨识参数；根据辨识结果更新计算遗忘因子，直至结果最优。具体实现如下：[0068]搭建最小二乘法模型，确定输出量y(k)，待辨识参数θ(k)和系统观测矩阵[0069]拼接弧线电机q轴电压方程：[0070][0071]uq为q轴电压，id和iq为d-q轴电流，l为电感，ωe为电角速度，ψf为磁链。将式(15)改写为：[0072][0073]为了实现递推辨识，将式(2)和(16)进行离散化处理，ts为采样的周期，则有，[0074]ts[te(k-1)-tl(k-1)]＝j[ωm(k)-ωm(k-1)]+btsωm(k-1)ꢀꢀꢀ(17)[0075][0076]在常规辨识算法中，通常认为tl的变化十分缓慢，b的数值很小，从而在数学建模中忽略了tl和b，但在电机实际运行过程中，负载转矩tl容易随运行工况的变化而变化，电机粘滞摩擦系数b对望远镜跟踪精度存在一定的影响，为使控制系统具有优良的跟踪控制性能，将电机粘滞摩擦系数b和负载转矩tl加入数学模型中。根据(18)和(19)可设y1(k)和y2(k)为输出量，θ1(k)和θ2(k)为待辨识参数，和为系统观测矩阵，则有：[0077][0078][0079]为了避免最小二乘法在辨识过程中出现数据饱和，引入遗忘因子λ，不断增加新的数据提供的信息量，减弱老的数据的影响，防止数据饱和。在收敛初期使用较小的遗忘因子，收敛速度快，但收敛波动大；收敛后期使用较大值，收敛稳定性好，但收敛速度慢。为了避免这种情况设计遗忘因子函数，使其能根据辨识结果对遗忘因子进行实时修改，达到收敛速度快，稳定性好的效果，式(21)是设计的动态遗忘因子。[0080][0081]式中λ(k)为可变遗忘因子，λmin为遗忘因子的最小值，λ0为小于1的常数，ei为i时刻的估计误差，m为窗口大小。遗忘因子λ(k)的取值将会根据多个采样点的估计误差的均方值来确定下一时刻的遗忘因子数值。动态遗忘因子的具体计算流程见图4。动态遗忘因子最小二乘法算法公式如式(22)。[0082][0083]首先初始化θ(0)和p(0)，然后对某一个时刻的输出y(k)和输入进行采样，通过式(22)得到修正系数k(k)的值、协方差矩阵p(k)，以及待辨识参数θ(k)，辨识出该采样时刻的待辨识参数θ，此处就是电机的电阻，电感，磁链、转动惯量和粘滞摩擦系数，将该时刻得到的协方差矩阵p和修正系数k作为下一个计算采样时刻的初始值。综上所述，本发明提供了一种大型望远镜拼接弧线电机参数辨识及其控制方法。所述的拼接弧线电机参数辨识模块中采用动态遗忘因子最小二乘法，利用电压、电流、负载转矩及机械角速度和电角速度信息辨识出拼接弧线电机的电阻、电感、磁链、转动惯量及粘滞摩擦系数；根据辨识的转动惯量、粘滞摩擦系数、机械角速度和电磁转矩信息可设计扩展卡尔曼滤波器，进而观测出负载转矩，解耦出动态遗忘因子最小二乘法递推公式中所需的负载输入转矩，在望远镜带载运行或者受到外界干扰时，可有效观测出变化的转动惯量和粘滞摩擦系数；根据辨识结果在线改变速度控制器及电流控制器的控制参数，实现望远镜的高精度跟踪目标。本发明通过对遗忘因子的自适应动态调控，在线辨识出拼接弧线电机参数并在跟踪过程中，实时改变拼接弧线电机控制器参数，可克服大型望远镜控制系统受外部干扰、影响电机参数引起的望远镜的不稳定运行的因素，满足大型望远镜低速、高精度运行的需求。[0084]以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明。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，均应包含在本发明的保护范围之内。









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