[发明专利]转台变负载情况下的自适应控制方法

权利要求书

1.转台变负载情况下的自适应控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤一：给定转台电机模型，输入为DA值U(s)，输出为角速度ω(s)，电机的传递函数G₀(s)如下：

其中K为增益，τ_m为机械时间常数，τ_e为电气时间常数，s为求传递函数时使用的拉氏变换中的复数变量；

得到递归最小二乘算法的标准形式，作为后续控制器参数校正的基础；

步骤二：根据实际转台的转角限定范围以及固定参数的初始控制器性能，给定符合要求的幅值和信号形式的闭环指令；所述信号形式为正弦信号或斜坡信号；存储步骤二得到的DA数据以及输出的位置或速度数据；

步骤三：根据步骤二给出的指令，初步给定一个符合步骤二中要求的新闭环指令，所述新闭环指令的信号形式和步骤二中的闭环指令相同，幅值接近；保证输入的DA信号与步骤二中一致，存储新步骤三得到的新DA数据以及新输出的位置或新速度数据；

步骤四：利用步骤二、步骤三得到的电机输出数据进行多点差分处理，由得到的速度数据以及原有的DA数据进行低通滤波处理进一步降低噪声影响；

采用多点差分的方法得到速度数据，求角速度所用差分公式为：

其中，P为位置信号，T为采样时间，i，j均为变量序号；

步骤五：根据处理后的两组DA值和角速度数据进行递归最小二乘辨识，利用时域曲线辨识，得到以曲线形式输出的辨识结果，将辨识得到的曲线在指令平稳的时间段进行积分处理取平均值，得到第一组增益K和机械时间常数τ_m以及第二组增益K和机械时间常数τ_m并存储下来；计算两组辨识结果置信度，并将置信度作为辨识结果是否可信的判断依据；

根据实际可测的输入输出数据，使用渐消记忆的递归最小二乘法辨识模型参数,其中遗忘因子取λ＝0.999，递归最小二乘法表示为如下公式：

其中y和为根据实际得到的输入输出数据构成的向量，θ为待辨识的参数向量，为θ的估计值，Q为构造出的增益向量，R为协方差矩阵，i为变量序号；

通过迭代，递归最小二乘法可以对性能指标进行最小化：

其中，J为性能指标，函数L为数据总个数；

从而令达到求得θ的估计值的目的；

步骤六：设定在控制器中，G₁为指令预处理环节，G₂为前馈环节，C为校正环节，G为被控对象，则闭环传递函数为：

其中，P(s)为输出的位置信号，r(s)为指令信号；

参数变化后传递函数变为：

其中，为参数变化后的被控对象；

根据现有控制器形式设计自校正环节，使参数变化后的传递函数在经过校正后等价于原传递函数；

步骤七：在根据步骤五中的辨识结果和步骤六中的自校正环节形式设计自校正环节后，使用双线性变换法将得到的自校正环节离散化，得到离散化的参数，加入到已有的固定参数控制器的前馈及串联校正通路中完成校正。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：在步骤一中，

转台负载变更时转台参数有两处发生变化，分别是增益K和机械时间常数τ_m,根据已知的频率特性τ_e得到递归最小二乘形式；

根据递归最小二乘的标准格式：

将电机模型整理为满足最小二乘算法的格式即：

ω＝KU-(τ_eωs²+ωs)τ_m

使用双线性变换法将之离散化得到：

y＝ω(1+z^-1)²

θ＝[K τ_m]^T

由此得到了步骤一中使用递归最小二乘法的标准形式。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于：在步骤三中，所述给定的闭环指令是根据步骤二中的DA值和步骤七中的辨识结果以及已知的控制器及电机参数反算得到的；

在控制器、电机参数不可知或不准确时，根据负载变化情况采取递增或递减幅值的指令，迭代得到新的闭环指令，所述新的闭环指令产生DA值与步骤二中DA值接近。