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一种通过变周期惯量辨识的适度在线伺服控制器参数自整定方法
A Moderate Online Servo Controller Parameter Self-Tuning Method via Variable-Period Inertia Identification
| 作者 | Yangyang Chen · Ming Yang · Jiang Long · Wanying Qu · Dianguo Xu · Frede Blaabjerg |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2019年12月 |
| 技术分类 | 控制与算法 |
| 技术标签 | PWM控制 故障诊断 智能化与AI应用 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 | 伺服控制器 参数自整定 惯量辨识 运动控制 在线辨识 变周期 |
语言:
中文摘要
通用伺服系统因经济性被广泛应用于工业领域，但其参数精确整定存在挑战。基于模型的伺服控制器设计依赖于精确的电气与机械参数，其中惯量变化对运动控制影响显著。本文提出了一种通过变周期惯量辨识实现伺服控制器参数在线自整定的方法，旨在提升控制系统的动态性能与鲁棒性。
English Abstract
As universal servos are economical, they are chosen for most of the industrial applications. However, tuning them accurately poses some challenges. Accurate electrical and mechanical parameters are essential for a model-based high-performance servo controller design. In motion control, the variation of inertia is much more significant than that of other parameters. Thus, inertia identification is ...
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SunView 深度解读
该文献聚焦于伺服控制系统的在线参数辨识与自整定，虽然阳光电源的核心业务集中在光伏逆变器、储能PCS及风电变流器等电力电子变换领域，而非传统工业伺服，但其核心控制算法逻辑具有参考价值。在阳光电源的储能变流器（如PowerTitan系列）或风电变流器中，针对电机侧或电网侧的参数动态辨识（如电感、惯量等）对于提升系统在弱电网下的控制稳定性和动态响应至关重要。建议研发团队关注该文献中的变周期辨识策略，以优化变流器在复杂工况下的自适应控制能力。