АЛГОРИТМ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ ДВИГАТЕЛЕЙ ПОСТОЯННОГО ТОКА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА ДИНАМИЧЕСКОГО РАСШИРЕНИЯ РЕГРЕССОРА И СМЕШИВАНИЯ

Хак Тунг Нгуен, Власов С.М. Алгоритм идентификации параметров двигателей постоянного тока с использованием метода динамического расширения регрессора и смешивания // Научно- технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2021. Т. 21, № 1. С. 130–134. doi: 10.17586/2226-1494-2021-21-1-130-134

Предмет исследования. Рассмотрена задача идентификации параметров различных робототехнических объектов на примере двигателя постоянного тока. Существующие методы идентификации параметров либо требуют большого количества времени для точного определения требуемых величин, либо дают оценку с большой погрешностью. Предлагается расширить области применения алгоритма идентификации с использованием метода динамического расширения регрессора и смешивания (Dynamic Regressor Extension and Mixing, DREM) для задач управления робототехническими объектами с двигателем постоянного тока. Метод. На первом этапе DREM осуществляется генерация новых форм регрессии с помощью динамического оператора к данным исходной регрессии. Затем выбирается требуемое сочетание новых данных для получения окончательной формы регрессии с применением стандартных методов оценки параметров. Основные результаты. Предложен новый алгоритм для идентификации параметров моделей двигателя постоянного тока. Показано, что при использовании нового подхода колебания в оценках параметров существенно ниже, тогда как время отклика намного меньше. При использовании градиентного метода время переходного процесса для оценки параметров сигнала составляет 350 с, в то время как для метода DREM это время не превышает 6 с. При этом в случае применения метода DREM отсутствует перерегулирование. Практическая значимость. Результаты работы могут быть применены при проектировании систем автоматического управления в задачах управления электромеханическими объектами, в составе которых есть двигатели постоянного тока.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License