No.4Apr.2021第4期2021年4月组合机床与自动化加工技术Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Techninue文章编号:1001 -2265(2021)04 -0096 -04 DOI: 10.13462/j. cnki. mmtamt. 2021.04. 023伺服系统转动惯量辨识及控制器PI参数优化孙彦瑞,苏成志(长春理工大学机电工程学院,长春130000)摘要:在机器人运行时,为了使伺服电机在最优性能下达到目标速度、在工作过程中有着更强的抗 扰动能力,并避免出现震荡、谐振的状况,从而造成机器人运行时动态稳定性严重降低。提出一种 基于非线性动态学习因子的粒子群优化算法,对普通粒子群优化算法进行改进。该算法以伺服系 统控制模型中的速度控制器为核心,实时辨识负载转动惯量值,使伺服系统内部控制参数根据实际 工况调节;运用该辨识值,通过计算得到速度控制PI参数值,并实时修正速度控制器PI参数值。 MATLAB/SIMULINK仿真结果表明,与传统的粒子群优化算法相比,无论在电机启动过程中、还是 负载扰动下,该方法都具有更快的响应速度、更高的控制精度以及更强的抗干扰能力。关键词:转动惯量;非线性动态学习因子;粒子群优化算法;速度控制器PI参数中图分类号:TH166 ;TG506 文献标识码:AServo System Inertia IdenhPcahon and Controller PI Parameter OptimizationSUN Yan-rui, SU Cheng-zhi(School of Mechanical and Electrical Engineering, Changchun Univvrsity of Science and Technolo/y , Changchun 130000, Ch/ia)Abstrach: During the operation of the robot, in order to make the servo motor achieve the target speed under the optimal performance, and have stronger anti-disirbance ability in the working process, and to avoid the prob—m of vibration and resonance, resulting in a serous reduction in the dynamic stability of the robot. The coniol model of servo motor is analyzed, and a particle swarm optimization algorithm based on nonlmear dynamic learning factor is proposed. The algorithm ties the speed conioller in the servo system coniol model as the core, and can identify the loadz moment of inertia in real time, so that the internai control parameters of the servo system can be adjusted according to the acial condbions. By using the identification value, the PI parameter value of the speed control is obtained through calculation, and the PI parameter value of the speed conioller is corrected in real time. The results of MATLAB/SIMULINK simulation show that compared with the traditional pakWle swarm optimization algorithm, this method has faster response speed, higher control accuracy and stronger anti-interference ability, whether in the motor sha+hing p+oceso+unde+hheload dishu+bance.Key wois: moment of inertia ; nonlinear dynamic learning factor ; particle swarm optimization tgoriim ; speed conho le+PIpa+amehe+0引言机器人在运行时,每个轴的负载转动惯量与负载 扭矩随着机器人的姿态的变化而变化;伺服系统对负 载转动惯量的辨识精度、辨识快慢,决定着伺服系统运 行的稳定性、精确性与快速性。伺服系统不能精确、高 速地辨识负载转动惯量,在机器人运行时电机容易出 现振荡与谐振的现象,控制系统内部参数与实际工况 不符)如果转动惯量辨识值过大可能使系统不稳定, 响应慢;如果转动惯量辨识值过小,系统响应会加快, 但系统会产生超调或震荡的现象,甚至会造成低速时 的转矩脉动的现象⑴)针对此问题,如何更好地实时伺服系统负载转动惯量 , 伺服系统运不稳定的关键)国内外的很多学者对伺服系统转动惯量的辨识已 经研究出了很多的成果。Kweon T J等采用全阶Luen- bergeg观测器[2],其中全阶观测器会受到转动惯量的 初始值影响,并且在最严重的情况下,系统将会不稳定 运行。Guo Y运用模型参考自适应方法(MRAS)来对 转动惯量进行辨识[3],该方法需要高精度的速度信息, 并且低速时有很大的误差)Campos M D采用卡尔曼收稿日期:2019 -11 -26;修回日期:2019-12-17*基金项目:国防基础科研计划资助(JCKY2019411B001)作者简介:孙彦瑞(1993—),男,内蒙古通辽人,长春理工大学硕士研究生,研究方向为机电系统控制理论与技术,(E - mli) wolni/a270@163• com;通讯作者:苏成志(1977—),男,长春人,长春理工大学教授,博士,研究方向为机电系统控制理论与技术,(E - mli) suchengzhi@ cush edu. cn