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    基于粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化陷波器參數(shù)的永磁同步電機(jī)振動(dòng)抑制技術(shù)方法研究

    2020-04-20 06:38:14馬金洋張玉光李國銀
    微電機(jī) 2020年11期
    關(guān)鍵詞:陷波共振頻率永磁

    馬金洋,張玉光,李國銀,李 浪

    (1.中車青島四方車輛研究所有限公司,山東 青島 266112;2.重慶中車四方所科技有限公司,重慶401133)

    0 引 言

    永磁系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確跟蹤或復(fù)現(xiàn)輸入指令,憑借其良好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能、高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性,在各行各業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用[1]。在中小容量高精度傳動(dòng)領(lǐng)域,廣泛采用永磁同步伺服電機(jī),以在轉(zhuǎn)子上加永磁體的方法來產(chǎn)生磁場。由于永磁材料的固有特性,它不再需要外加能量就能在其周圍空間建立很強(qiáng)的永久磁場。這既可簡化電機(jī)結(jié)構(gòu),又可節(jié)約能量。目前市場上大部分全數(shù)字交流永磁同步電機(jī)伺服控制系統(tǒng)的產(chǎn)品大部分來自日本、德國和美國。近年來國內(nèi)交流永磁同步電機(jī)伺服控制系統(tǒng)的研究非常活躍,天津大學(xué)、華中科技大學(xué)、沈陽工業(yè)大學(xué)等研究出由單片機(jī)構(gòu)成的全數(shù)字交流永磁同步電機(jī)伺服控制系統(tǒng),采用預(yù)測控制和空間矢量控制技術(shù),改善了電流控制性能和系統(tǒng)響應(yīng)精度。數(shù)字控制技術(shù)的應(yīng)用,不僅使系統(tǒng)獲得高精度、高可靠性,還為新型控制理論和方法的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。中國國內(nèi)品牌主要有森創(chuàng)、華中數(shù)控、廣州數(shù)控、南京埃斯頓和蘭州數(shù)控等。

    隨著機(jī)電一體化步伐的不斷加快,伺服系統(tǒng)已經(jīng)滲透到許多領(lǐng)域,如數(shù)控、制造、航天等,這些領(lǐng)域是一個(gè)國家綜合國力的重要體現(xiàn)方面。在伺服系統(tǒng)中,伺服電機(jī)與被驅(qū)動(dòng)負(fù)載之間通常采用耦合的方式連接,由于伺服電機(jī)與被驅(qū)動(dòng)負(fù)載之間的連接軸剛度較低,容易引起機(jī)械振動(dòng),而機(jī)械振動(dòng)會(huì)影響伺服的控制精度[2-3],因此,對(duì)伺服系統(tǒng)進(jìn)行振動(dòng)抑制顯然顯得十分重要。隨著對(duì)永磁系統(tǒng)機(jī)械諧振研究的不斷深入,在諧振頻率檢測方面也取得了較大進(jìn)展。根據(jù)諧波檢測的發(fā)展歷程,已經(jīng)存在了幾種檢測方法[4-5]:基于模擬濾波器進(jìn)行諧波檢測;基于傅里葉變換的諧波測量方法[6-8];基于小波變換方法的諧波測量[9];基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方法[10]。為抑制檢測到的諧振頻率,文獻(xiàn)[11]采用數(shù)字陷波濾波器來抑制機(jī)械諧振,但是這種陷波器的在中心頻率點(diǎn)的陷波幅值很大,會(huì)對(duì)系統(tǒng)性能造成較大影響,此外陷波幅值和寬度由同一參數(shù)控制,不容易調(diào)節(jié)。文獻(xiàn)[12]在傳統(tǒng)的陷波器的基礎(chǔ)上,經(jīng)過擴(kuò)展提出了一種改進(jìn)的陷波器。陷波濾波器(notch filter)是一種可以在某一個(gè)頻率點(diǎn)迅速衰減輸入信號(hào),以達(dá)到阻礙此頻率信號(hào)通過的濾波效果。為有效解決伺服系統(tǒng)中由于機(jī)械剛度低產(chǎn)生的機(jī)械共振,本文以數(shù)字陷波器為抑制機(jī)械振動(dòng)的基礎(chǔ),利用MATLAB對(duì)伺服驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)行仿真,然后借助FDATool設(shè)計(jì)了2階直接II型陷波器,消除了伺服和負(fù)載組成的雙慣性系統(tǒng)之間的共振頻率。

    粒子群優(yōu)化(Particle Swarm Optimization,PSO)是受鳥群遷徙的社會(huì)行為啟發(fā),基于群體智能的計(jì)算技術(shù)。PSO中的每個(gè)解(鳥群中每只鳥)被認(rèn)為是“粒子”,其作用與遺傳算法的染色體類似。但PSO不同于遺傳算法,并不根據(jù)“父代”生成新的“子代”。PSO模仿了鳥群飛翔時(shí)的通信行為:每只鳥在飛翔時(shí)與其他個(gè)體通信,以確定處于最好位置的個(gè)體,以依賴于當(dāng)前位置的速度飛向該最好個(gè)體,并在新的位置上計(jì)算適應(yīng)度,上述過程重復(fù)進(jìn)行,直至達(dá)到目標(biāo)為止。PSO中每只鳥都具備學(xué)習(xí)自身經(jīng)驗(yàn)(局部搜索)和其他群體經(jīng)驗(yàn)(全局搜索)的能力。

    針對(duì)共軸傳動(dòng)中的扭振問題,首先對(duì)其進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析,建立數(shù)學(xué)模型,其次采用陷波器進(jìn)行濾波。傳統(tǒng)的陷波器設(shè)計(jì)對(duì)模型有一定的依賴性、參數(shù)調(diào)節(jié)較為復(fù)雜。針對(duì)參數(shù)不易整定存在的問題,提出一種基于粒子群算法的參數(shù)自整定方法。通過傳函變換,實(shí)現(xiàn)了在線信號(hào)采集,在線優(yōu)化處理,避免了在線優(yōu)化容易激起系統(tǒng)振蕩,優(yōu)化過程無需建模、無振動(dòng)、精確度高。

    1 永磁電機(jī)控制振蕩系統(tǒng)模型搭建

    1.1 交流永磁電機(jī)數(shù)學(xué)模型

    交流永磁同永磁電機(jī)的數(shù)學(xué)模型比直流電機(jī)要復(fù)雜的多,為了便于分析,在建立數(shù)學(xué)模型之前,做了如下假設(shè):

    (1)忽略磁滯損耗的影響;(2)不考慮鐵心飽和;(3)不計(jì)渦流損耗;(4)轉(zhuǎn)子上無阻尼繞組;(5)永磁材料的電導(dǎo)率為零。

    交流永磁永磁電機(jī)在A-B-C坐標(biāo)系上的電壓方程可表示為

    (1)

    式中,ua、ub、uc為三相定子相電壓的瞬時(shí)值,ia、ib、ic為三相定子相電壓的瞬時(shí)值,Rs為定子電阻,ψa、ψb、ψc為定子相繞組磁鏈瞬時(shí)值。

    以矩陣形式表示電壓方程,可得:

    (2)

    式中,p為微分算子。ψf為永磁體磁鏈幅值,其在三相繞組中可以表示為

    (3)

    式中,ψra、ψrb、ψrc為轉(zhuǎn)子相繞組磁鏈瞬時(shí)值,θ為永磁體磁鏈與定子繞組夾角。定子磁鏈方程可表示如下:

    (4)

    電磁轉(zhuǎn)矩方程可表示為

    (5)

    式中,Te為電磁轉(zhuǎn)矩,np為電機(jī)極對(duì)數(shù)。

    1.2 雙慣量末端振蕩系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型

    雙慣量系統(tǒng)又稱為雙質(zhì)量系統(tǒng),在工業(yè)應(yīng)用中十分常見,如工業(yè)機(jī)器人、軋鋼機(jī)等,一般由永磁電機(jī)、被驅(qū)動(dòng)負(fù)載以及連接二者的傳動(dòng)軸等組成,雙慣性系統(tǒng)模型如圖1所示。

    圖1 雙質(zhì)量系統(tǒng)模型

    圖1中,JM、JL、Ks分別為永磁電機(jī)的慣性矩、負(fù)載端的慣性矩和傳動(dòng)軸的彈性系數(shù)、Tm、T1、ωm、ω1分別為電機(jī)轉(zhuǎn)矩、擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩、電機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)載轉(zhuǎn)速。該系統(tǒng)的傳遞函數(shù)G(s)可以表示為式(6)。

    (6)

    式中,Jall=JM+JL,ωp為共振頻率,ωz為反共振頻率,表達(dá)式如:

    (7)

    (8)

    從公式可看出,雙慣性系統(tǒng)的共振頻率和反共振頻率是由電機(jī)和負(fù)載端的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及軸的剛度產(chǎn)生。當(dāng)負(fù)載端轉(zhuǎn)動(dòng)慣量很大時(shí)共振頻率約等于反共振頻率,當(dāng)電機(jī)和負(fù)載轉(zhuǎn)動(dòng)慣量固定時(shí),系統(tǒng)共振頻率只與軸的剛度有關(guān),軸剛度可表示為

    (9)

    式中,ro為軸半徑,G為剪切模量,L為軸的長度。

    根據(jù)圖1可知,雙慣性系統(tǒng)的狀態(tài)方程可表示為

    (10)

    式中,Ts為連接永磁電機(jī)與被驅(qū)動(dòng)負(fù)載的軸的轉(zhuǎn)矩,BL、BM為負(fù)載和電機(jī)的粘滯系數(shù)。

    2 粒子群優(yōu)化算法基本過程

    粒子群算法(PSO)的基本概念源于對(duì)鳥群覓食行為的研究。用一種粒子來模擬上述的鳥類個(gè)體,每個(gè)粒子可視為N維搜索空間中的一個(gè)搜索個(gè)體,粒子的當(dāng)前位置即為對(duì)應(yīng)優(yōu)化問題的一個(gè)候選解,粒子的飛行過程即為該個(gè)體的搜索過程.粒子的飛行速度可根據(jù)粒子歷史最優(yōu)位置和種群歷史最優(yōu)位置進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整.粒子僅具有兩個(gè)屬性:速度和位置,速度代表移動(dòng)的快慢,位置代表移動(dòng)的方向。每個(gè)粒子單獨(dú)搜尋的最優(yōu)解叫做個(gè)體極值,粒子群中最優(yōu)的個(gè)體極值作為當(dāng)前全局最優(yōu)解。不斷迭代,更新速度和位置。最終得到滿足終止條件的最優(yōu)解。

    算法流程如下:

    1.初始化

    首先,我們?cè)O(shè)置最大迭代次數(shù),目標(biāo)函數(shù)的自變量個(gè)數(shù),粒子的最大速度,位置信息為整個(gè)搜索空間,我們?cè)谒俣葏^(qū)間和搜索空間上隨機(jī)初始化速度和位置,設(shè)置粒子群規(guī)模為M,每個(gè)粒子隨機(jī)初始化一個(gè)飛翔速度。

    2.個(gè)體極值與全局最優(yōu)解

    定義適應(yīng)度函數(shù),個(gè)體極值為每個(gè)粒子找到的最優(yōu)解,從這些最優(yōu)解找到一個(gè)全局值,叫做本次全局最優(yōu)解。與歷史全局最優(yōu)比較,進(jìn)行更新。

    3. 更新速度和位置

    4. 終止條件

    (1)達(dá)到設(shè)定迭代次數(shù);(2)代數(shù)之間的差值滿足最小界限。

    以上過程是PSO算法流程,PSO算法在優(yōu)化過程中,種群的多樣性和算法的收斂速度之間始終存在著矛盾.對(duì)標(biāo)準(zhǔn)PSO算法的改進(jìn),無論是參數(shù)的選取、小生境技術(shù)的采用或是其他技術(shù)與PSO的融合,其目的都是希望在加強(qiáng)算法局部搜索能力的同時(shí),保持種群的多樣性,防止算法在快速收斂的同時(shí)出現(xiàn)早熟收斂。

    3 粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化陷波器參數(shù)

    3.1 陷波器設(shè)計(jì)

    實(shí)際永磁系統(tǒng)大都是采用向控制系統(tǒng)中加入濾波器的方法來進(jìn)行諧振補(bǔ)償。陷波器可有效地濾除信號(hào)中諧振成分,陷波器的傳遞函數(shù)如:

    (11)

    式中,f為陷波中心頻率,單位Hz;ξ為深度參數(shù),表征了中心頻率處幅頻特性的深度,在中心頻率處可提供-20lgξdB的幅值衰減;k為寬度參數(shù),單位Hz,表示以陷波中心頻率為中心幅值下降3 dB時(shí)的兩側(cè)寬度;通過調(diào)整濾波器的ξ,k兩個(gè)參數(shù),可以得到不同陷波幅值和帶寬的頻率特性,兩個(gè)參數(shù)的整定原則為:

    (1)當(dāng)0<ξ<1時(shí),且寬度參數(shù)k不變時(shí),其頻率特性曲線是凹陷的,且當(dāng)ξ越小時(shí)陷波中心頻率處提供的幅值衰減越大。

    (2)當(dāng)深度參數(shù)ξ固定不變時(shí),隨著寬度參數(shù) 值的增加,頻率特性曲線凹口的范圍逐漸大。

    3.2 陷波器主要參數(shù)對(duì)陷波效果的影響探究

    為了驗(yàn)證陷波器的正確性,模擬了一個(gè)幅度為1,頻率為10 kHz的正弦波,其中摻雜著幅度為1,頻率為20 kHz的正弦噪聲,用Matlab設(shè)計(jì)一個(gè)20 kHz的陷波器,將摻雜了20 kHz噪音的10 kHz信號(hào)經(jīng)過濾波器,利用FDATool導(dǎo)出Matlab程序驗(yàn)證陷波器的正確性并導(dǎo)出陷波器系數(shù)。發(fā)現(xiàn)僅改變apass參數(shù)由小變大,調(diào)節(jié)時(shí)間依次減小,但是對(duì)應(yīng)的濾波范圍變寬,“點(diǎn)”阻效果變差。由表2知,僅改變bw參數(shù),帶寬越大,雖然抑制越快,但窄帶會(huì)變寬,即可濾頻率增多,單一性差。研究證明了陷波器參數(shù)需要尋優(yōu),即參數(shù)apass和bw之間需要折中值以滿足系統(tǒng)靜動(dòng)態(tài)響應(yīng)。

    3.3 PSO優(yōu)化陷波器參數(shù)

    本文所采用的技術(shù)方案是,一種利用PSO優(yōu)化陷波器參數(shù)進(jìn)行伺服共振抑制的方法,通過檢測伺服系統(tǒng)的共振頻率,采用PSO算法設(shè)計(jì)并優(yōu)化陷波濾波器參數(shù),達(dá)到抑制共振的目的,具體按以下步驟實(shí)施:

    步驟1,初始化PSO算法及陷波濾波器相關(guān)參數(shù)、陷波器相關(guān)參數(shù):采樣頻率f,陷波頻率fnotch,帶寬BW(0~10K),品質(zhì)因數(shù)Q、幅值衰減Apass;

    步驟2,對(duì)需要進(jìn)行抑制共振的伺服系統(tǒng)進(jìn)行Matlab建模,通過程序FFT分析轉(zhuǎn)速信號(hào)得到諧振點(diǎn)共振頻率fnotch,檢測伺服共振諧振點(diǎn),然后,根據(jù)fs=10*fnotch和上述參數(shù)設(shè)計(jì)陷波濾波器;

    步驟3,根據(jù)不同的諧振點(diǎn)和伺服系統(tǒng)對(duì)于濾波性能的要求,檢測步驟2設(shè)計(jì)的陷波濾波器運(yùn)用于伺服系統(tǒng)共振抑制是否滿足靜、動(dòng)態(tài)性能指標(biāo),如不能滿足性能指標(biāo),則通過PSO算法對(duì)陷波濾波器設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化;

    步驟4,根據(jù)優(yōu)化結(jié)果設(shè)計(jì)陷波濾波器,并將其運(yùn)用于相應(yīng)的伺服系統(tǒng)中。

    步驟2中采用PSO算法對(duì)陷波濾波器設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)優(yōu)化的目標(biāo)為帶寬BW,具體為:

    (1)初始化整個(gè)粒子群體,即使得μ∈(0,1);

    (2)根據(jù)靜、動(dòng)態(tài)的性能指標(biāo)參數(shù),當(dāng)μ在(0,1)之內(nèi),采用最小均方算法(LMS),并將性能指標(biāo)誤差值作為粒子的適應(yīng)度,得到基于PSO的陷波濾波器設(shè)計(jì)問題的評(píng)價(jià)函數(shù)為

    (12)

    式中,μ1和μ2分別為理想帶寬和實(shí)際帶寬;

    (3)按照下式更新所有粒子的速度和位置。

    Vi(t+1)=wVi(t)+c1r1(Pi-Xi)+c2r2(Pg-Xi)

    Xi(t+1)=Xi(t)+Vi(t+1),-Vmin≤Vi≤Vmax

    式中,Pi為第i個(gè)粒子達(dá)到的最好位置,Pg為所有粒子達(dá)到的最好位置,Vmax為粒子速度的最大變化,ri和r2為[0,1]范圍內(nèi)呈均勻分布的隨機(jī)數(shù)。Vi(t+1)為估計(jì)的最優(yōu)速度值、Vi(t)為當(dāng)前的最優(yōu)速度值、Xi(t+1)為估計(jì)的最優(yōu)位置值、Xi(t)為當(dāng)前的最優(yōu)位置值、c1、c2為優(yōu)化速度和位置的可調(diào)系數(shù)。

    (4)不斷優(yōu)化確定r1、r2、c1、c2系數(shù)。

    步驟4中陷波濾波器設(shè)計(jì)需滿足以下規(guī)律:僅改變Apass參數(shù)由小變大,調(diào)節(jié)時(shí)間依次減小,但是對(duì)應(yīng)的濾波范圍變寬,“點(diǎn)”阻效果變差。

    步驟4中陷波濾波器設(shè)計(jì)需滿足以下規(guī)律。帶寬越大,抑制越快,但窄帶會(huì)變寬。

    4 試驗(yàn)驗(yàn)證及分析

    利用PSO優(yōu)化陷波器參數(shù)進(jìn)行伺服共振抑制的方法,具體按以下步驟實(shí)施。

    步驟1,初始化參數(shù):

    PSO算法本身需要優(yōu)化的參數(shù)不多,主要初始化陷波濾波器的相關(guān)參數(shù)。陷波器的陷波效果主要依賴以下參數(shù):采樣頻率fs(0~100 kHz),一般取值為10倍的陷波頻率;陷波頻率fnotch(0~10 kHz),即FFT檢測分析得到的共振頻率;帶寬BW(0~10 K),通常是以-3 dB所對(duì)應(yīng)的頻帶寬作為帶寬的取值,另外也可以通過Apass參數(shù)的設(shè)計(jì),確定在任意分貝的帶寬;品質(zhì)因數(shù)Q(0~10 K),與BW和fnotch之間有固定關(guān)系,即fnotch=BW*Q,通帶幅值衰減Apass(0~5)的默認(rèn)值為-3 dB。

    步驟 2,雙慣性系統(tǒng)建模:

    雙慣性系統(tǒng)又稱為雙質(zhì)量系統(tǒng),由伺服電機(jī)、被驅(qū)動(dòng)負(fù)載以及連接二者的傳動(dòng)軸等組成,雙慣性系統(tǒng)模型如圖1所示,圖中,JM、JL、Ks分別為伺服電機(jī)的慣性矩、負(fù)載端的慣性矩和傳動(dòng)軸的彈性系數(shù),Tm、T1、ωm、ω1分別為電機(jī)轉(zhuǎn)矩、擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩、電機(jī)轉(zhuǎn)速和負(fù)載轉(zhuǎn)速。該系統(tǒng)的傳遞函數(shù)G(s)可以表示:

    (13)

    式中,Jall=JM+JL,wp為共振頻率,wz為反共振頻率,s為微分算子。其中wp和wz的表達(dá)式如:

    (14)

    (15)

    雙慣性系統(tǒng)的共振頻率和反共振頻率是由于電機(jī)和負(fù)載端的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量以及軸的剛度(即傳動(dòng)軸的彈性系數(shù))產(chǎn)生。當(dāng)負(fù)載端轉(zhuǎn)動(dòng)慣量很大時(shí)共振頻率約等于反共振頻率。當(dāng)電機(jī)和負(fù)載的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量都固定時(shí),系統(tǒng)的共振頻率只與傳動(dòng)軸的彈性系數(shù)有關(guān):

    (16)

    式中,r0為軸半徑,G為剪切模量,L為軸的長度。雙慣性系統(tǒng)的狀態(tài)方程如:

    (17)

    對(duì)雙慣性系統(tǒng)進(jìn)行Matlab建模,雙慣性系統(tǒng)的三個(gè)組成部分分別是伺服電機(jī)、軸和負(fù)載。軸的輸出對(duì)應(yīng)于圖1的T1,它的值決定于軸兩端的速度差(ωm-ω1),具體的擾動(dòng)轉(zhuǎn)矩公式為

    (18)

    式中,K為軸的剛度,單位是Nm,與Ks是同一變量,B是衰減系數(shù),單位為Nm·s。建模成功后即可使雙慣性系統(tǒng)表現(xiàn)出特定的振動(dòng)頻率,然后進(jìn)行FFT檢測即可。

    步驟 3,根據(jù)不同的諧振點(diǎn)和伺服系統(tǒng)對(duì)于濾波性能的要求,通過PSO算法對(duì)陷波濾波器設(shè)計(jì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,主要優(yōu)化的參數(shù)是帶寬BW。

    現(xiàn)有的基于矢量控制的永磁同步伺服電機(jī)共振抑制控制框圖如圖2所示,框圖基于矢量控制,F(xiàn)FT分析及陷波濾波器設(shè)計(jì)模塊在速度環(huán)與電流環(huán)之間,提取速度給定值與反饋值的誤差中的諧波分量,然后通過PSO算法進(jìn)行在線優(yōu)化,如果滿足伺服系統(tǒng)的靜動(dòng)態(tài)控制要求,確定陷波濾波器各項(xiàng)參數(shù),否則不斷檢測諧波分量,不斷優(yōu)化,直到諧波被完全抑制。

    圖2 基于矢量控制的永磁同步伺服電機(jī)共振抑制控制框圖

    由于帶寬BW是影響陷波器設(shè)計(jì)的主要參數(shù),而帶寬與μ之間是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,即優(yōu)化一個(gè)最好的μ是設(shè)計(jì)陷波濾波器的重點(diǎn)。

    通常情況下,μ的取值范圍是(0,1),但其偏離最優(yōu)解的大小和方向都是未知的,我們認(rèn)為μ在(0,1)內(nèi)是均勻分布的。

    步驟3.1,根據(jù)靜、動(dòng)態(tài)的性能指標(biāo)參數(shù),當(dāng) 在(0,1)之內(nèi),采用最小均方算法(LMS),并將性能指標(biāo)誤差值作為粒子的適應(yīng)度,所以,基于PSO的陷波濾波器設(shè)計(jì)問題的評(píng)價(jià)函數(shù)可以被描述如:

    (19)

    式中,μ1和μ2分別為理想帶寬和實(shí)際帶寬;z、z1、z2為z平面上的零極點(diǎn)。

    步驟3.2,按照式(20)和式(21)更新所有粒子的速度和位置,

    Vi(t+1)=wVi(t)+c1r1(Pi-Xi)+c2r2(Pg-Xi)

    (20)

    Xi(t+1)=Xi(t)+Vi(t+1)-Vmin≤Vi≤Vmax

    (21)

    式中,Pi為第i個(gè)粒子達(dá)到的最好位置,Pg為所有粒子達(dá)到的最好位置,Vmax為粒子速度的最大變化,r1和r2為[0,1]范圍內(nèi)呈均勻分布的隨機(jī)數(shù)。Vi(t+1)為估計(jì)的最優(yōu)速度值,Vi(t)為當(dāng)前的最優(yōu)速度值,Xi(t+1)為估計(jì)的最優(yōu)位置值,Xi(t)為當(dāng)前的最優(yōu)位置值,c1、c2為優(yōu)化速度和位置的可調(diào)系數(shù)。

    步驟3.3,不斷優(yōu)化確定r1、r2、c1、c2系數(shù)。

    步驟4,整體的自適應(yīng)參數(shù)優(yōu)化的流程圖如圖4所示,判斷條件“是否最優(yōu)”的標(biāo)準(zhǔn)是最終設(shè)計(jì)能夠完全抑制諧波的陷波濾波器,滿足系統(tǒng)的性能。

    步驟5,設(shè)計(jì)陷波濾波器。

    步驟5.1,通過程序FFT分析轉(zhuǎn)速信號(hào)得到諧振點(diǎn)頻率fnotch。

    步驟5.2,根據(jù)步驟3計(jì)算采樣頻率fs=10*fnotch。

    步驟5.3,假設(shè)數(shù)字多頻陷波濾波器可以對(duì)M個(gè)不同頻率陷波,則理想多頻陷波系統(tǒng)的頻率響應(yīng)為

    (22)

    式中,ω(0≤ωi≤π)為數(shù)字頻率。

    整個(gè)過程的流程圖如圖3所示。

    圖3 優(yōu)化過程流程圖

    (23)

    (24)

    式(23)中μ越小,極點(diǎn)越靠近單位圓,則頻率響應(yīng)曲線凹陷越深,凹陷的寬度也越窄,很明顯這個(gè)傳函對(duì)應(yīng)的是個(gè)二階系統(tǒng)。

    步驟 5.4,根據(jù)二階系統(tǒng)的傳遞函數(shù)可得出相應(yīng)的ΔN、Trise、Tset、Ess、Δδ。例如伺服二階系統(tǒng)對(duì)于共振抑制的靜、動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)如下。

    步驟 5.5,PSO參數(shù)優(yōu)化過程分為五步:第一,確定PSO的優(yōu)化目標(biāo)參數(shù)為BW;第二,初始化整個(gè)粒子群體,即使得μ∈(0,1);第三,確定PSO算法的適應(yīng)度,基于步驟五中的各項(xiàng)指標(biāo)確定評(píng)價(jià)函數(shù);第四,所有例子的速度與方向更新;第五,判斷是否滿足步驟5.4中的各項(xiàng)條件。

    步驟 5.6,根據(jù)步驟1中的BW初始值設(shè)計(jì)陷波濾波器并用于伺服系統(tǒng)的共振抑制中。當(dāng)伺服電機(jī)運(yùn)行時(shí),結(jié)合步驟3.2和步驟3.3,實(shí)時(shí)優(yōu)化陷波濾波器參數(shù),設(shè)計(jì)滿足靜動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)的濾波器。

    發(fā)現(xiàn)僅改變Apass參數(shù)由小變大,調(diào)節(jié)時(shí)間依次減小,但是對(duì)應(yīng)的濾波范圍變寬,“點(diǎn)”阻效果變差。帶寬越大,雖然抑制越快(帶寬大響應(yīng)快),但窄帶會(huì)變寬(即可濾頻率增多,單一性不好)。

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