[发明专利]一种连续回转电液伺服马达参数辨识方法

说明书

本发明公开了一种连续回转电液伺服马达参数辨识方法，属于参数辨识领域，该辨识方法包括连续回转电液伺服马达系统状态空间模型的建立，状态向量的估计更新，梯度平滑处理和步长迭代更新。本发明将最小均方误差算法和卡尔曼滤波状态估计方法进行结合，同时用梯度向量平滑处理的方式更新步长迭代，实现变步长的辨识方式，得到连续回转电液伺服马达相关参数，提高参数辨识的精度。

技术领域

本发明涉及参数辨识领域，尤其涉及一种连续回转电液伺服马达参数辨识方法。

背景技术

仿真转台是飞行器模拟实验中的高精尖关键设备，能够按照实际需要准确复现各种飞行器在空中飞行时姿态角及其角速度的变化，在航空、航天领域有广泛应用。

连续回转电液伺服马达是仿真转台的关键设备，可以实现飞行器模拟实验中所需要的连续回转的要求。

连续回转电液伺服马达具有传递力矩大、响应速度快、控制精度高、调速范围宽、动态位置刚度和稳态速度刚度大、抗干扰能力强等优点。

研究连续回转电液伺服马达需要对其相关参数进行辨识，目前对连续回转电液伺服马达参数的辨识，往往需要建立精确的数学模型；最小二乘法是系统辨识中比较常用的辨识算法，而对于电液伺服系统，由于其状态空间变量中待辨识参数较多，系统所需要的估计精度较高，因此计算量很大；另外，电液伺服系统本质上是一个非线性系统，构建其完整的数学模型就需要考虑非线性因素的影响；而传统的连续回转电液伺服马达辨识往往忽略系统的不确定性和非线性问题对辨识造成的复杂性影响，以至于存在参数拟合程度较低，辨识精确度不高的问题。

由此，我们考虑一种能够简化数学模型，优化计算逻辑，在保证精确度的前提下节省计算时间的辨识方法。

发明内容

本发明提出了一种连续回转电液伺服马达参数辨识方法，对连续回转电液伺服马达的参数进行过程辨识，并用最小均方误差估计的递推算法对其进行了在线实时辨识。

它有效地克服了系统非线性和不确定因素的影响，因此有效地提高了电液伺服系统的控制精度。

本发明的技术方案如下：

一种连续回转电液伺服马达参数辨识方法，其基本思想是：求t时刻的参数估计，用t-1时刻的参数估计、t时刻与t-1时刻的误差、t-1时刻的状态估计、t-1时刻得步长，并以此进行迭代计算。

具体包括以下步骤。

步骤一：建立闭环系统状态空间表达式：

其中：t为某一时刻，x(t)为t时刻系统状态向量；u(t)为系统输入向量；y(t)为系统输出向量；

参数：伺服阀固有频率ω_sv；伺服阀的阻尼比为ξ_sv；系统固有频率为ω_h；液压啊阻尼比为ξ_h；K为系统增益；

改写状态空间模型如下：

其中：v(t)为噪声向量，这里假设v(t)为随机高斯白噪声矩阵序列，

θ(t)＝[a₁(t) a₂(t) a₃(t) a₄(t) a₅(t) 0 0 0 0 a₁(t)]^T。

步骤二：采用基于卡尔曼滤波算法进行系统状态估计，选择代替x(t)，得到状态向量估计的更新公式：