一种无人智能清扫车驱动电机控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种针对无人智能清扫车驱动电机控制方法及系统，属于无人驾驶汽车技术领域。本发明专利技术主要针对路面坑洼、爬坡及车上垃圾重量不断变化等复杂扰动影响电机控制精度问题，控制方案如下：建立带未知扰动的无人智能清扫车驱动电机的动力学模型；将非线性系统转化为带扰动的等价动态线性化数据模型；设计滑模观测器估计计算未知扰动量；计算外速度环伪偏导数估计律，并设计带扰动的外速度环无模型自适应控制器；设计内电流环无模型自适应控制器，与外速度环形成串级无模型控制结构；对采集的电流信号进行矢量坐标变换，并输入上述系统经Park反变换得到两相静止坐标系下的给定电压值，进而实现对驱动电机的速度调节；本发明专利技术公开的抗扰串级无模型自适应控制方法可以使无人智能清扫车驱动电机在未知扰动影响下，具有较好的速度跟踪精度和较强的抗干扰能力，提高了驱动电机的调速性能，满足了无人智能清扫车驱动系统电机控制对速度调节的要求。

【技术实现步骤摘要】
一种无人智能清扫车驱动电机控制方法及系统
本专利技术属于无人驾驶汽车
，更具体地，涉及一种带滑模扰动观测器的无人智能清扫车驱动电机串级无模型自适应控制方法及系统。
技术介绍
近年来，随着电力电子及人工智能水平的不断提升，无人驾驶技术已成功应用到智能清扫、智能巡检等方面。其中，无人智能清扫车的研究，将大大减低人力成本损耗，采用新能源电力驱动技术，节能环保，能源效率高。对于智能清扫车驱动电机控制性能研究，需要考虑以下两方面的问题：1、在行驶过程中，存在路面坑洼、爬坡以及清扫车工作时垃圾重量不断变化等未知扰动，清扫车能有较好的动态响应并保持稳定行驶；2、在保持稳定运行的同时，提高速度跟踪的精度。目前，永磁同步电机在新能源电力驱动系统中得到了广泛应用，具有效率高、结构简单、体积小、重量轻等优点，同时，较好的控制系统也是影响驱动电机性能的关键技术。为提升驱动电机的控制效果，国内外学者做了诸多研究，如直接转矩控制、自适应控制等。这些方法大多基于精准的数学模型来设计控制器，但城市路面状况复杂，未知扰动给驱动电机带来的影响无法建立起精准的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人智能清扫车驱动电机的抗扰串级无模型自适应控制方法及系统，其特征在于：所述方法包括以下步骤：/n步骤1、建立带未知扰动的无人智能清扫车驱动电机的动力学模型：/n无人智能清扫车驱动电机是一个具有参数时变，多变量的非线性系统，考虑未知扰动影响，给出如下转速系统：/n

【技术特征摘要】
1.一种无人智能清扫车驱动电机的抗扰串级无模型自适应控制方法及系统，其特征在于：所述方法包括以下步骤：
步骤1、建立带未知扰动的无人智能清扫车驱动电机的动力学模型：
无人智能清扫车驱动电机是一个具有参数时变，多变量的非线性系统，考虑未知扰动影响，给出如下转速系统：



电磁转矩：Te＝KLiq；
负载转矩：TL＝9.8F2Gpb/2πRη；
动态转速方程：
其中，
n(t+1)表示t+1时刻，无人智能清扫车驱动系统车轮的输出转速；
n(t)表示t时刻，无人智能清扫车驱动系统车轮的输出转速；
g(t)表示t时刻，各种路况及车上垃圾等负载给驱动电机带来的未知扰动；
iq(t)表示t时刻，q轴的交流电流量；
ω为转子角速度，ω＝2πn/60，n为驱动电机输出转速；
KL为负载转矩系数，pn为驱动电机极对数，为永磁磁链；
F1为驱动电机系统摩擦因数；F2为驱动电机内部负载间的摩擦系数；G为电机内部工件重量；pb为驱动电机滚珠丝杆螺距；1/R为减速比；η为电机传动系数的效率；I为转动惯量；
步骤2、将非线性系统转化为带扰动的等价动态线性化数据模型：
n(t+1)＝n(t)+φ1(t)Δiq(t)+w(t)；
其中，
w(t)为新的扰动变量；
φ1(t)为定义的伪偏导数；
Δiq(t)＝iq(t)-iq(t-1)；
步骤3、设计滑模观测器估计计算未知扰动量：






其中，

是w(t)的估计值，为n的估计值；
a1m、a2m为常规系数，c为滑模系数；v为开关函数；
步骤4、基于带扰动的等价动态线性化数据模型，计算外速度环的伪偏导数估计律，并设计带扰动的外速度环无模型自适应控制器：
(1)伪偏导数估计律及重置算法为：





或|Δiq(t-1)|≤ε；
其中，μ1为一个正的权重系数；为φ1(t)的估计值；
(2)设计带扰动的外速度环无模型自适应控制算法为：



其中，
λ1为一个正的权重系数；l1、l2为大于0的步长因子；
nr(t+1)为期望输出转速量；为未知扰动估计量；
步骤5、设计内电流环无模型自适应控制器，与外速度环组成串级无模型自适应控制结构：
(1)内电流环交轴采用无模型自适应控制，与步骤4设计类似，控制器如下：





或|Δud(t-1)|≤ε；



其中，

为φ2(t)的估计值，为φ2(t)的初值；
iqr(t+1)为t+1时刻，iq的期望值；
μ2＞0为权重系数；ρ2为步长因子，使算法更具一般性；
l3＞0为步长因子；λ2＞0为权重因子；
(2)直轴采用增量式PI调节器：
ud(t)＝Kp(idr(t)-id(t))+Ki∫(idr(t)-id(t))dt；
其中，
Kp、Ki分别为PI控制器的比例、积分增益；idr(t)为t时刻，id的期望值；
步骤6、对采集的电流信号进行矢量坐标变换，并输入上述系统经Park反变换，得到两相静止坐标系下的给定电压值，进而实现对驱动电机的速度调节；


2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：步骤2的动态线性化过程主要包括以下步骤：
步骤2.1、对于所述转速系统，可表示为如下关于输出转速n(t)、输入电流iq(t)和未知扰动g(t)的一般非线性系统：



其中，mn、mg为系统的未知阶数；γ(·)为非线性函数；
该系统满足：
系统输入输出可观可控，即对于某一有界的期望给定转速信号nr(t+1)，在未知扰动g(t-mi)(mi∈[0,mg])存在的情况下，存在某一有界的控制输入信号iq(t)，使得在控制输入信号iq(t)的驱动下，系统的输出等于期望给定信号；
系统满足广义Lipschitz条件，当Δiq(t)≠0时，|Δn(t+1)|≤p1|Δiq(t)|；
系统对g(t)是广义Lipschitz的，当Δg(t)≠0时，系统满足|Δn(t+1)|≤p2|Δg(t)|；
其中，
Δn(t+1)＝n(t+1)-n(t)，Δiq(t)＝iq(t)-iq(t-1)，Δg(t)＝g(t)-g(t-...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚文龙，庞震，王加利，池荣虎，邵巍，李博洋，
申请(专利权)人：青岛科技大学，
类型：发明
国别省市：山东;37