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        基于改進型卡爾曼濾波的電機速度數(shù)據(jù)處理方法

        2018-09-28 06:17:06肖金壯
        微特電機 2018年9期
        關(guān)鍵詞:協(xié)方差卡爾曼濾波編碼器

        趙 帥,肖金壯,郭 一

        (河北大學,保定 071000)

        0 引 言

        伺服系統(tǒng)中電機轉(zhuǎn)速是閉環(huán)控制必不可少的反饋量,其速度檢測傳感器多為光電編碼器,通過編碼器輸出的兩路正交脈沖來確定速度大小及方向。目前主流的測速方法為M法、T法、M/T法[1-3]。M法通過測量單位時間編碼器脈沖數(shù)確定速度大小,適合高速測量;T法通過測量編碼器脈沖脈寬確定速度大小,適合低速測量;M/T法測量單位時間編碼器脈沖數(shù),同時測量脈寬。相對M法或T法,M/T法測量范圍更寬,準確度更高,但算法相對復雜。以上方法在實際應用中均存在噪聲,其中T法的噪聲較大。文獻[4]采用閾值法切換M法與T法,即高速時利用M法,低速時利用T法,降低算法復雜度,未實現(xiàn)對噪聲的濾波。文獻[5]使用FPGA在M/T法的基礎(chǔ)上動態(tài)估計電機速度,提高了動態(tài)特性,但只采用簡單硬件濾波。文獻[6]使用FPGA在M/T法的基礎(chǔ)上引入滑動窗思想,提高算法動態(tài)性能,沒進行噪聲濾波。為抑制測量噪聲,同時提高算法動態(tài)性能,本文提出改進型卡爾曼濾波測速法。

        1 改進型卡爾曼濾波電機測速法

        1.1 卡爾曼濾波

        卡爾曼濾波[7-8]是20世紀60年代發(fā)展起來的一種現(xiàn)代理論,多數(shù)據(jù)融合的重要工具,通過遞歸更新狀態(tài),每次更新狀態(tài)只通過上一次的狀態(tài)最優(yōu)估計值和最新的觀測值融合計算得出,其中狀態(tài)最優(yōu)估計值維數(shù)小于等于觀測值維數(shù)。使用卡爾曼濾波器對電機速度濾波時采用其離散形式。其離散化的狀態(tài)方程由以下差分方程式(1)~式(6)描述。

        (1)

        式中:Fk為狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Bk為控制輸入矩陣;wk為過程噪聲向量。

        (2)

        式中:Qk為過程激勵噪聲協(xié)方差矩陣。

        當前時刻的測量值zk:

        zk=Hkxk+vk

        (3)

        式中:Hk為轉(zhuǎn)換矩陣;vk為測量噪聲向量。

        (4)

        式中:Kk為卡爾曼系數(shù),可由式(6)得到。

        由式(2)得出的估計協(xié)方差計算當前時刻協(xié)方差矩陣Pk|k:

        (5)

        計算卡爾曼系數(shù):

        (6)

        式中:Rk為觀測噪聲協(xié)方差矩陣。

        1.2 改進型卡爾曼濾波電機測速原理

        本文提出一種改進型卡爾曼濾波算法對電機速度進行濾波,其狀態(tài)最優(yōu)估計值與觀測值均為一維,即速度。計算流程如圖1所示。其中,vM是M法測得速度值,vT是T法測得速度值。

        圖1 計算流程圖

        算法過程具體描述如下:

        同時計算當前時刻M法和T法的相對誤差[4]εMk和εTk:

        (7)

        (8)

        式中:Qpk為當前時刻檢測時間ΔT內(nèi)測量的編碼器脈沖數(shù);Qck為當前時刻一個編碼器脈沖內(nèi)系統(tǒng)時鐘脈沖數(shù)。

        比較2個當前時刻相對誤差,誤差小的測速法測出的速度值vεs作為當前時刻的觀測值,誤差大的測速法測出的速度值vεb與上一時刻得到的最優(yōu)估計速度值進行平均值濾波,所得數(shù)據(jù)作為當前時刻估計值。因濾波時無輸入,即uk=0,同時令wk=0,忽略過程噪聲。當前時刻估計值由下式計算:

        (9)

        (10)

        為減少算法復雜度,令過程激勵噪聲協(xié)方差為常數(shù)q。

        忽略測量噪聲,當前時刻的測量值vk:

        vk=vεs

        (11)

        (12)

        式中:Kk為卡爾曼系數(shù),可由以下式(14)得到。

        由式(10)得出的估計協(xié)方差計算當前時刻協(xié)方差pk|k:

        (13)

        卡爾曼系數(shù):

        (14)

        為減少算法復雜度,令觀測噪聲協(xié)方差r為常值。

        通過以上遞歸過程可保證良好動態(tài)性能,同時對電機速度數(shù)據(jù)進行噪聲抑制。

        2 仿真對比實驗

        本文利用MATLAB在離線情況下對采集的伺服電機速度數(shù)據(jù)進行仿真,將本文的算法測速結(jié)果與傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法測速結(jié)果對比,實驗數(shù)據(jù)采集及結(jié)果分析如下所述。

        2.1 電機速度數(shù)據(jù)采集

        本實驗平臺為伺服系統(tǒng),如圖2所示,該系統(tǒng)由Panasonic的MSMA042A1G型電機和MSDA043A1A型伺服單元組成,電機尾部裝有2500線的光電編碼器,并通過工控機控制,其控制與采集流程如圖3所示。

        圖2 系統(tǒng)平臺

        圖3 原始速度數(shù)據(jù)

        工控機內(nèi)裝有實時操作系統(tǒng),可通過Simulink編程對伺服系統(tǒng)實時控制,在速度模式下,編碼器將速度反饋到工控機,在工控機內(nèi)執(zhí)行PD控制,達到本文所需的各種電機速度狀態(tài)。使用STM32F103C8T6采集速度數(shù)據(jù),經(jīng)伺服單元產(chǎn)生編碼器差分信號,該信號經(jīng)AM26LS32芯片變?yōu)閱味诵盘?,此信號可直接輸入到STM32F103C8T6中。M法測速時配置定時器為外部脈沖模式,令ΔT=5ms,T法測速時配置為捕獲模式,計數(shù)器時鐘為18 MHz,分別測量M法和T法低速300r/min和高速3 000 r/min的數(shù)據(jù),M法采集ΔT內(nèi)測量的編碼器脈沖數(shù),T法采集一個編碼器脈沖內(nèi)系統(tǒng)時鐘脈沖數(shù)。每組采集300個數(shù)據(jù),共4組數(shù)據(jù)。將M法測量的2組數(shù)據(jù)合并為1組,以模擬速度突變時的信號。該組前1/2部分模擬300 r/min的數(shù)據(jù),后1/2部分模擬3 000 r/min的數(shù)據(jù)。同樣,將T法測量數(shù)據(jù)按照相同規(guī)則合并為1組,使2種方法測量數(shù)據(jù)對稱。

        2.2 仿真結(jié)果

        使用傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法與改進的卡爾曼濾波算法分別對數(shù)據(jù)處理。令2種算法的q=0.000 05,r=0.08,其仿真圖如圖4所示。其中,實線是本文算法所得濾波結(jié)果曲線,虛線是傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法濾波結(jié)果曲線。通過對比可見,在電機轉(zhuǎn)速出現(xiàn)階躍時,2種算法均可實現(xiàn)噪聲濾波,傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法有明顯滯后。

        圖4 同參數(shù)仿真圖

        為了減小滯后,令傳統(tǒng)算法的參數(shù)q=0.00005,r=0.001,本文的算法參數(shù)不變。其濾波結(jié)果曲線如圖5所示。同樣,實線為本文算法速度曲線,虛線為傳統(tǒng)算法速度曲線。可見,傳統(tǒng)算法滯后減小,但噪聲明顯變大,而本文的算法滯后較小,濾波效果優(yōu)于傳統(tǒng)算法。

        圖5 不同參數(shù)仿真圖

        3 結(jié) 語

        本文采用改進型卡爾曼濾波算法對電機速度數(shù)據(jù)進行處理。首先介紹了卡爾曼濾波算法原理,然后通過比較M法與T法的相對誤差,確定估計值與觀測值,并推導出改進型卡爾曼濾波算法,最后通過MATLAB在離線狀態(tài)下,利用本文算法與傳統(tǒng)算法對采集到的電機速度數(shù)據(jù)進行處理。結(jié)果表明,相對傳統(tǒng)卡爾曼濾波算法,本文算法可保證較好的動態(tài)特性,同時具有較好噪聲抑制效果。

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