伺服系统转动惯量离线辨识算法仿真：探索与实践

伺服系统转动惯量离线辨识算法仿真 1.模型简介 模型为永磁同步电机伺服控制仿真，采用Matlab R2018a/Simulink搭建。 模型内主要包含DC直流电压源、三相逆变器、永磁同步电机、采样模块、SVPWM、Clark、Park、Ipark、三角波发生器、转动惯量离线辨识、速度环、电流环等模块，其中，SVPWM、Clark、Park、Ipark、三角波发生器、转动惯量离线辨识、模块采用Matlab funtion编写，其与C语言编程较为接近，容易进行实物移植。 模型均采用离散化仿真，其效果更接近实际数字控制系统。 2.算法简介 永磁同步电机调速系统由速度环、电流环双环结构构成，其中，电流环采用PI控制，并具有电流环解耦功能；转速环采用抗积分饱和PI控制。 转动惯量离线辨识采用加减速方法，其算法简单适用于实际应用，辨识精度较高。 转速给定为正负对称的三角波，仿真时可修改不同的转动惯量值进行辨识，且不需要调整PI参数。 3.仿真效果 ① 转动惯量辨识结果，如下图1所示。 ② 转速响应，如下图2所示。 ③ 转矩电流响应波形，如下图3所示。 4. 可提供模型内相关算法的参考文献，避免大 量阅读文献浪费时间。

在自动化控制领域，伺服系统的性能优化始终是研究的热点，而转动惯量的准确辨识对于提升伺服系统的控制精度至关重要。今天就来和大家聊聊我最近在永磁同步电机伺服控制仿真中，关于转动惯量离线辨识算法仿真的一些心得。

模型搭建：基于Matlab R2018a/Simulink

本次仿真模型选择了Matlab R2018a/Simulink这个强大的平台。模型内部犹如一个精密运转的小世界，包含了众多关键模块。

有DC直流电压源为整个系统供电，就像给一台精密仪器接上电源一样。三相逆变器则负责将直流电转换为交流电，为永磁同步电机提供动力。采样模块用于采集各种运行数据，方便我们后续分析和控制。

值得一提的是，像SVPWM（空间矢量脉宽调制）、Clark、Park、Ipark、三角波发生器以及转动惯量离线辨识这些模块，它们采用Matlab function编写。这种编写方式与C语言编程较为接近，这意味着如果我们后续要进行实物移植，会相对轻松。这里以SVPWM模块的Matlab function代码为例：

function [S_a, S_b, S_c] = svpwm(Valpha, Vbeta) % 计算合成电压矢量的幅值和角度 V = sqrt(Valpha^2 + Vbeta^2); theta = atan2(Vbeta, Valpha); % 根据角度确定扇区 sector = floor(theta / (pi/3)) + 1; % 计算每个扇区的占空比 switch sector case 1 T1 = 2 * V * sin(pi/3 - theta) / sqrt(3); T2 = 2 * V * sin(theta) / sqrt(3); case 2 T1 = 2 * V * sin(theta - pi/3) / sqrt(3); T2 = 2 * V * sin(2*pi/3 - theta) / sqrt(3); % 其他扇区的计算类似，这里省略 end % 计算最终的开关状态 S_a = (T1 + T2) / 2; S_b = T2; S_c = 0; end

这段代码的核心在于通过输入的Valpha和Vbeta电压分量，计算出合成电压矢量的幅值和角度，进而确定扇区，再计算每个扇区的占空比，最终得出三相的开关状态。

伺服系统转动惯量离线辨识算法仿真 1.模型简介 模型为永磁同步电机伺服控制仿真，采用Matlab R2018a/Simulink搭建。 模型内主要包含DC直流电压源、三相逆变器、永磁同步电机、采样模块、SVPWM、Clark、Park、Ipark、三角波发生器、转动惯量离线辨识、速度环、电流环等模块，其中，SVPWM、Clark、Park、Ipark、三角波发生器、转动惯量离线辨识、模块采用Matlab funtion编写，其与C语言编程较为接近，容易进行实物移植。 模型均采用离散化仿真，其效果更接近实际数字控制系统。 2.算法简介 永磁同步电机调速系统由速度环、电流环双环结构构成，其中，电流环采用PI控制，并具有电流环解耦功能；转速环采用抗积分饱和PI控制。 转动惯量离线辨识采用加减速方法，其算法简单适用于实际应用，辨识精度较高。 转速给定为正负对称的三角波，仿真时可修改不同的转动惯量值进行辨识，且不需要调整PI参数。 3.仿真效果 ① 转动惯量辨识结果，如下图1所示。 ② 转速响应，如下图2所示。 ③ 转矩电流响应波形，如下图3所示。 4. 可提供模型内相关算法的参考文献，避免大 量阅读文献浪费时间。

整个模型采用离散化仿真，这样的处理使得仿真效果更贴近实际的数字控制系统，因为实际的数字控制系统也是在离散的时间点上进行采样和控制的。

算法剖析：双环调速与离线辨识

永磁同步电机调速系统采用了经典的速度环、电流环双环结构。电流环采用PI控制，同时具备电流环解耦功能，就好比给电机的电流控制上了“双保险”，让电流能够按照我们预期的方式精确流动。这里简单看一下电流环PI控制的代码示例：

function Iq_out = current_loop_PI(Iq_ref, Iq, Kp, Ki) persistent integral; if isempty(integral) integral = 0; end error = Iq_ref - Iq; integral = integral + error; Iq_out = Kp * error + Ki * integral; end

在这段代码中，通过不断计算参考电流Iqref与实际电流Iq的误差，经过比例（Kp）和积分（Ki）环节，得出输出电流Iqout ，以此实现对电流的精确控制。

转速环则采用抗积分饱和PI控制，避免了传统PI控制在一些情况下积分项饱和导致的超调等问题。

转动惯量离线辨识采用加减速方法，这个方法相当巧妙，算法简单却非常适用于实际应用，而且辨识精度较高。它就像通过观察电机在加速和减速过程中的“表现”，来推测其转动惯量。转速给定为正负对称的三角波，在仿真的时候，我们可以轻松修改不同的转动惯量值进行辨识，而且不需要调整PI参数，这就大大简化了我们的操作流程。

仿真效果：数据直观呈现

通过仿真，得到了一系列直观的数据结果。转动惯量辨识结果、转速响应以及转矩电流响应波形分别如对应的图1、图2、图3所示（这里很可惜不能直接展示图，但大家可以在实际仿真报告中看到）。这些结果清晰地展示了我们所搭建模型和算法的有效性，从转动惯量的准确辨识到电机转速和转矩电流的响应情况，都给我们提供了进一步优化和分析的依据。

参考文献助力：高效科研

最后，还能给大家提供模型内相关算法的参考文献，这样就避免了大家为了研究这些算法去大量阅读文献浪费时间，能更高效地深入了解和研究这个仿真系统。

希望通过这次分享，大家对伺服系统转动惯量离线辨识算法仿真有了更清晰的认识，也欢迎大家一起交流探讨，共同进步。