(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210594830.6 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 武汉久同智能科技有限公司 地址 430000 湖北省武汉市东湖新 技术开 发区大学园路13号-1华中科技大学科 技园现代服务业基地1号研发楼17层 06号 (72)发明人 陈天航　苏小宇　刘雄　王昌杰　 凡文涛　余文韬　周向东　宋宝　 唐小琦　 (74)专利代理 机构 武汉蓝宝石专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42242 专利代理师 范三霞 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01)G06F 17/18(2006.01) G06F 17/13(2006.01) (54)发明名称 一种伺服驱动变周期在线惯量 辨识方法 (57)摘要 本发明提供一种伺服驱动变周期在线惯量 辨识方法， 包括： 获取伺服驱动系统每个时刻的 测量转速； 当k+i时刻的测量转速与k时刻的测量 转速的差值大于设定的最大测量误差时， 计算从 k时刻待(k+i)时刻之间的测量转速平均值ωavg 和测量电流平均值iqavg； 将测量转速平均值ωavg 和测量电流平均值iqavg代入FFRLS算法中， 计算 得到从k时刻到(k+i)时刻， 伺服驱动系统的辨识 惯量。 本发 明通过增大计算周期和均值滤波的方 式提高数据信噪比， 避免惯量辨识值发散， 变周 期的辨识策略使惯量辨识算法在不同加速度大 小的工况 下， 均有较好的适应性。 权利要求书3页 说明书9页 附图6页 CN 115422698 A 2022.12.02 CN 115422698 A 1.一种伺服驱动变周期在线惯量 辨识方法， 其特 征在于， 包括： 获取伺服驱动系统每 个时刻的测量 转速； 当k+i时刻的测量转速与k时刻的测量转速的差值大于设定的最大测量误差时， 计算从 k时刻待(k+i)时刻之间的测量 转速平均值ωavg和测量电流平均值 iqavg； 将测量转速平均值ωavg和测量电流平均值iqavg代入FFRLS算法方程中， 计算得到从k时 刻到(k+i)时刻， 伺服驱动系统的辨识 惯量。 2.根据权利要求1所述的在线惯量 辨识方法， 其特 征在于， 还 包括构建E ERLS算法方程： 构建伺服驱动系统运动微分方程： 其中， ω为电机机械角速度， Js为系统惯量， Te为电机电磁转矩， B为系统阻尼系数， Tl为 负载转矩； 将伺服系统运动微分方程(0 ‑1)离散化， 将 写作ω前向差分的形式： 其中， Ts为算法的离散计算步长， ωk为离散的第k个周期的机械角速度， 整理伺服系统 运动微分方程(0 ‑1)和离散化方程(0 ‑2)得到： 其中， Kt为扭矩系数， iq为q轴反馈电流， Te＝Ktiq； 将状态方程(0 ‑3)改写为矩阵形式yk＝θkTψk， 其中各项满足式(0 ‑4)： 其中， yk为输出， θk为系数， ψk为输入； 将状态方程(0 ‑4)带入FFRLS算法中， 计算当前时刻的增益矩阵Lk， 如式(0‑5)： Lk＝Pk‑1ψk[ λ + ψkTPk‑1ψk]‑1 (0‑5)； 计算当前时刻的协方差矩阵Pk， 如式(0‑6)： 计算当前时刻的先验误差ek， 如式(0‑7)：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115422698 A 2更新当前时刻的估计值 如式(0‑8)： 3.根据权利要求1或2所述的在线惯量辨识方法， 其特征在于， 所述将测量转速平均值 ωavg和测量电流平均值iqavg代入FFRLS 算法中， 计算得到从k时刻 到(k+i)时刻， 伺服驱动系 统的辨识 惯量， 包括： 根据给定的初始值 和P0以及测量转速平均值ωavg和测量电流平均值iqavg， 基于FFRLS 算法方程， 对下一周期的估计值 进行预测； 基于预测的估计值 计算出从k时刻到(k+i)时刻， 伺服驱动系统的辨识 惯量。 4.根据权利 要求3所述的在线惯量辨识方法， 其特征在于， 所述基于预测的估计值 计 算出从k时刻到(k+i)时刻， 伺服驱动系统的辨识 惯量， 包括： 其中， θk(1)为 θk(2)为 θk(3)为 5.根据权利要求1所述的在线惯量辨识方法， 其特征在于， 所述当k+i时刻的测量转速 与k时刻的测量转速的差值大于设定的最大测量误差时， 计算从k时刻待(k+i)时刻之间的 测量转速平均值ωavg和测量电流平均值 iqavg， 包括： 当|ωk+i‑ωk|≥ξmax时， 计算测量 转速平均值ωavg和测量电流平均值 iqavg： 其中， i表示变周期数， ξmax表示设定的最大测量误差， ωk+i表示(k+i)时刻的测量转速，权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115422698 A 3