【摘 要】
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在交流伺服系统中,随着负载的变化电机转子侧转动惯量和负载转矩也在发生着变化,而转动惯量和负载转矩变化所引起的扰动将会影响系统的动态性能。为了改善系统控制性能,需要根据负载的实际参数调整控制参数或控制策略。提出一种基于离散时间模型参考自适应系统的转动惯量和总扰动转矩辨识算法,在传统MRAS算法的基础上引入比例项,同时对MRAS的积分项和比例项进行实时更新,提升算法的自适应能力,提高参数辨识的精度和速度。通过选择合理的参数,仿真实验表明:在不同负载条件下,采用时变的积分项矩阵和比例项矩阵能够提升转动惯量和总扰
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在交流伺服系统中,随着负载的变化电机转子侧转动惯量和负载转矩也在发生着变化,而转动惯量和负载转矩变化所引起的扰动将会影响系统的动态性能。为了改善系统控制性能,需要根据负载的实际参数调整控制参数或控制策略。提出一种基于离散时间模型参考自适应系统的转动惯量和总扰动转矩辨识算法,在传统MRAS算法的基础上引入比例项,同时对MRAS的积分项和比例项进行实时更新,提升算法的自适应能力,提高参数辨识的精度和速度。通过选择合理的参数,仿真实验表明:在不同负载条件下,采用时变的积分项矩阵和比例项矩阵能够提升转动惯量和总扰
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