2023.05//交流伺服系统抗扰性研究廖政斌1祝珊2赫焕丽1(1.咸宁职业技术学院2.国网咸宁市咸安区供电公司)摘要:在交流伺服系统中，通常采用状态观测器对相关控制变量进行测量，通过构建转矩观测器，将测得的负载转矩补偿到q轴电流上，增强系统的抗扰性。但转矩观测器的构建公式中含有电机转动惯量J，转动惯量J的准确性对负载转矩观测器观测值有影响，因此需要对电机转动惯量进行在线辨识;同时为了跟接近于转动惯量会发生变化这一实际情况，在相同的条件下对变化的转动惯量进行仿真;最后将转动惯量辨识模块和负载转矩观测模块串联起来仿真，增加负载转矩观测器的抗扰动性。关键词:交流伺服系统;观测器;负载转矩0引言负载转矩观测器的观测精度与转动惯量有很大关系，在实际工程中，系统随着运行环境的变化，转动惯量也会发生相应的改变，从而影响负载转矩的观测精度。所以需要对系统转动惯量进行在线辨识。模型参考自适应法和递推最小二乘法在参数辨识中应用广泛，易于实现［1］。考虑递推最小二乘法辨识误差更大，因此采用模型参考自适应法对交流伺服系统的转动惯量进行在线辨识［2-3］。1模型参考自适应法原理模型参考自适应法(MＲAS)由参考模型，可调模型以及自适应律组成［4］。参考模型是已知参数的系统，可调模型是需要辨识参数的系统，两个模型有相同的输入，且输出量的物理含义相同。为满足辨识精度要求，通过自适应律使两个模型输出误差ε减小至最小。结构框图中u是输入，x和x^是状态变量，ε是输出误差。图1MＲAS结构框图对MＲAS模型进行分析推导，假设参考模型的状态方程为:x·k=Akxk+Bkuyk=Ckx{k(1)式中，xk是参考模型的状态变量，u是参考模型的输入，Ak和Bk是参考模型的系数矩阵，通过Lyapunov稳定性定理和Popov超稳定性定理可知，如果系数矩阵完全能控和能观，则系统是稳定的［5］。假设可调模型的状态方程为:x·p=Ap(ε，t)xp+Bp(ε，t)uyk=Cpx{p(2)式中，Ap(ε，t)和Bp(ε，t)一般是未知的且是可变的，Ap(0)=A(0);Bp(0)=B(0)，xp为可调模型的状态变量，并定义可调变量的初始值xp(0)=x(0)。定义误差:ε=xk－xp(3)自适应模型通过调整系数Ap(x)和Bp(x)，使误差ε趋于0。对公式(3)求导:ε·=x·k－x·p(4)将公式(1)和(2)带入上式可以得到误差导数等式:ε·=Akxk+Bku－Ap(ε，t)xp－Bp(ε，t)u(5)一般情况下MＲAS的自适应律为:Ap(ε，t)=F(ε，τ，t)+A(0)Bp(ε，t)=G(ε，τ，t)+B(0{)(6)式中，F为状态反馈观测器，G为前馈观测器。状态反馈...
