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直流电机参数辨识的实验方法

摘 要

本文的主要目的是估计的直流电动机的参数实验采用一个综合的离散测量测功机。正在审议的参数是电机电枢绕组电阻和电感，反电势常数，电机转矩常数，转动惯量和粘性摩擦。测功机输出的电枢电流，离散角速度测量，电枢电压（系统输入法），由电机开发的扭矩。在这个文件的直流电动机参数辨识采用最小二乘算法，是实施过程中不受一个D/ A转换器和功率放大器使用。特别是，电枢电压产生使用的主要推动者和同步发电机。数据采集系统是由现有的测功机具有特殊的软件相结合的数据收集不同导致收购在指定的固定时间间隔自动测量。一个卡尔曼滤波器也实现，作为一个国家的观察员，估计角加速度与电枢电流的导数。此外，为提高整体识别性能，直流参数进行了第一次估计解耦AC参数使用DC输入信号。随后，估计直流参数，然后用来识别交流参数。实验结果来说明了该系统的效率。

本文的主要目的是应用集成测功仪的离散测量方法实验性的估算直流电机参数。

估算的参数有电动机电枢绕组电阻，电感，反电动势常熟，电机转矩常数，转动惯量和粘滞摩擦系数。这款测功仪的输出是绕组电流，角速度，电枢电压（系统输入）和电机转矩的离散值。文中直流电机的参数辨识，采用了最小平方法，并且在运行中不需要使用D/A转换器和功率放大器。而且，电枢电压由一个原动机和一个同步发电机提供。数据采集系统由在一设定的时间间隔自动测量收集数据的特殊的测功仪数据收集软件组成的。为了估算角加速度和电枢电流，应用了卡尔曼滤波器，作为实时观测器。此外，为了改善整体辨识性能，首先通过计算使用直流输入信号的交流参数来估算直流参数。实验结果证实了该系统的有效性。

关键词你没翻译

关键词：直流电机 参数辨识 卡尔曼滤波器

1 简 介

目前，对于采用多种技术参数辨识。梯度算法，它是一个最速下降法辨识误差最小化。随机状态估计，那里的参数集考虑到是该制度，这是一个卡尔曼滤波器估算未知状态。对于线性时不变系统，最小二乘算法is.widely使用。这种方法最大限度地减少了integralsquared识别错误。前两种方法通常用于时变系统，并要求闭环设置。在这个文件中，第三种方法，那就是最小二乘算法，是选择的效率和简单。然而，这三个方法

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具有一个共同的充分条件收敛。该充分条件要求的输入输出量测到一个有限的时间必须坚持激动人心[一]。因此，输入必须激发系统的所有参数。例如，让我们的投入，这在我们的例子是电枢电压，是一个直流信号。因此，通过检查方程描述一个直流电动机的动力，它可以很容易地注意到，电枢绕组电感和转动惯量不影响测功机的输出。

文献[１] [２]给出了现在比较常用的几种参数辨识技术。梯度算法是一急剧下降方法以将误差降到最小。随机状态计算，其中参数设置是系统的未知状态，应用卡尔曼滤波器计算。对于线性时间不变式的系统，最小平方的算法用途广泛。这个方法将积分平方的误差降到最小。前两个方法适用与典型的闭环时间随动系统。本文中的第三种方法是最小平方法，由于它效率并且简洁。然而这三种方法都有一必要的前提条件。既是有限时间决定的输入输出测量必须是持续激发的。 相应地，输入必须激发系统的所有参量。为此，输入的电枢电压是直流信号。结论，直流电机动力学等式中的电枢绕阻，电感和转动惯量不影响功率计的输出。

一个简单的方法来确定一个令人兴奋的持续投入的特点，可以在某种程度上实现了通过计算机模拟的方式。一般来说，相关的输入信号不能使用商业信号发生器产生。然而，这一“数字“的信号，通过模拟得到，可能是美联储为D/ A的转换器，一个功率放大器之后。此外，相应的测功机输出应收集使用A/ D转换器。因此，参数辨识，可实施后处理的输入和输出数据。不幸的是，所需的功率放大器是不可用。

本文的主要贡献是确定没有一个D/ A转换器和功率放大器使用的直流电动机的参数。基于模拟分析，不同频率的内容随时间变化的输入电压是必需的。为了产生这样一个信号，一个原动力是机械连接到同步发电机。原动机的速度是手动修改，这在转弯，迫使同步发电机，以产生不同的振幅和频率的电压。因此，在异步模式同步发电机hnctions。这种设置部分取代了以前拟议的D/ A转换器和功率放大器。测功机数据采集软件可以取得高达六十通过鼠标点击发起不同的测量。为了收集的输入输出电压和功率计同时在理想的采样率，特别是软件，还配合了测功机软件自动收集不同的测量所需的固定时间间隔。

参数识别过程还需要测量的角加速度和电枢电流的导数。阿Kalnian滤波器[3] -[4]被设计为一个国家观察员估计这些变量。类似的卡尔曼滤波应用于估计角速度和加速度使用一列货运火车轮脉冲发生器[5]。最后，为提高整体系统性能，直流参数最初估计，从业人员由去耦AC参数使用DC输入信号最小二乘算法。这些估计的直流参数，然后用来识别交流参数。

这种新的实验方法是本文的主要贡献。

本文安排如下。第2包括一个具有符号直流电机和相应的最小二乘算法的动态。第3节建议的制度，显示电枢电压产生这一问题的承诺，数据采集，以及一个Kalnian滤

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波器的实现。第4节，包括实验结果和所提出的系统性能。最后，第5节总结这项工作的结果。

2 最小二乘算法

一个直流电动机的系统动力学是给予

为了设计这些方程为基础的控制器，电动机参数的L，R，Kb=Kt, J的值和F需要找到。要做到这一点，假设一个电压到电机放大器指挥和V的测量v(t),i(t)和θ(t)这将被用来估计参数。这可以通过考虑完成上述前两个方程可以写成如下

该系统由两个线性代数方程组的未知L , R, K T, J ,和f: 该系统系数是从状态变量的测量

如果电机模型正是由（1），和

，那么式（2）必须

随着标称值

持有的所有时间表示在

时间t，ω（n）表示在时间nT,i(t)定义了当前时间等等。

以上公式好好调调。不行就自己输入一遍

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这种方法的关键是确保Rm是可逆的。这是完全正确的选择输入到电动机，是任意输入一般不保证非奇异的Rm。 2.1 直流去耦

在“直流去耦“的方法中R和K是原先估计的要使用直流输入。采用相应的状态方程，给出了状态方程为：

然后用这些估计的数字为参数，使用常量参数作为估计量，J和b使用不带偏见的交流输入。采用相应的交流方程，给出了状态方程为：

使用最小二乘法估计E的相关最小二乘误差可使用的状态方程为：

E也被称为残差，即总使用后的K值均方误差最小平方误差。请注意，如果错误指数接近1，那么，我们不会比把所有的估计参数值都等于零使之为变得更好。因此，错误索引必须是一个远远低于估计不会受任何值影响的。如果错误指数均接近于1，那么这将是电机的原始模型是否为正确的受到怀疑。

3 实验性设定的提出

变量的直流电压连接到primemover，这是机械地耦合同步发电机。作为原动机同步发电机旋转，产生不同频率的正弦函数，以激发我们的直流电动机的参数。很显然，该同步发电机电输出将是直流电动机的输入。直流电动机耦合到一个几乎无摩擦的测力计测量的决心。数据采集供应商所提供的测功机（Labvolt@）被使用。由于

电机带宽约2赫兹，那么这将是合理的样品在8 Hz的频率的数据。因此，在整个实验采用的采样率选择的是9赫兹。不幸的是，该软件可以收集和保存多达六十在一个时间点。建议的系统描述在图1所示的框图

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图1 框图拟议制度

为了使用最小二乘算法，电机角加速度和角的利率衍生工具需要从测量观测

状态变量。稳态卡尔曼滤波观测实施。该过滤器还用于“平稳“的电枢电流的离散测量，电机角速度。这是描绘在图2

图2 建议观察员框图

4 性能分析

仿真分析的基础上，不同频率的内容随时间变化的输入电压是必需的。为了产生这样一个信号，一个原动力是机械连接到同步发电机。原动机的速度是手动修改，这在转弯，迫使同步发电机，以产生不同的振幅和频率的电压。因此，同步发电机在异步模式下的功能。这种设置部分取代了以前拟议的D/ A转换器和功率放大器。测功机数据采集软件可以取得高达六十通过鼠标点击发起不同的测量。在为了收集输入输出电压和功率计同时在理想的采样率，特别是软件，还配合了测功机软件自动收集不同的测量所需的固定时间间隔。

表1。实验结果,在使用之前卡尔曼 表1 使用卡尔曼滤波器前的实验结果

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表2。实验结果后使用卡尔曼过滤器 表2使用卡尔曼滤波器之后的实验结果

图3和图4显示了卡尔曼滤波性能作为观察员，更流畅的操作。对图3和图4显示了电枢电流和电机角速度和光滑的曲线叠加测量顶部是卡尔曼滤波输出。同样，底部的图3和图4显示了电枢电流衍生物和角速度。“non-differentiablesignals”，得到了明确的分化，其中顺利地块的卡尔曼滤波输出。表1和2包括所有的考虑方法的总结。通过在矩阵室条件下的检查，很明显用稳态卡尔曼滤波法在实施直流是去耦效果最佳的结果。此外，参数估计是与使用的直流电动机的物理参数是一致的。

5 结 论

在本文表明了直流电动机参数辨识，没有使用一个D/ A转换器和功率放大器成为可能。这基本上实现了：

（1）采用同步发电机耦合到原动机，以产生“必需的“直流电动机的输入电压； （2）一个特殊的软件集成到现有的数据采集系统收集不同的测量结果自动在指定固定的时间间隔；

（3）实施稳态卡尔曼滤波，作为一个国家的观察员，估计角加速度和电枢电流的导数。实验结果说明了所提出的效率系统。

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图3 电枢电流Ia（上边图）,dIa/dt（下边图）

图4 角速度, ω(top)，dω/d t(bottom)

翻译的不好，我翻译了一小部分，你参照再修改下。

有些实在翻译不出来的可以意译，只要把意思说明白就可以了，不要在文中一会汉语，一会夹杂英语的。图几表几后边都不要有标点。

另外这篇英文原文比较长，你可以挑你熟悉的翻译，不用逐段挨着翻译。

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