一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法及装置，涉及机器人关节控制技术领域。包括：对永磁同步电机进行建模，得到符合机器人关节预测控制标准的永磁同步电机数学模型；根据永磁同步电机数学模型，建立机器人关节永磁同步电机的模型预测控制器；根据模型预测控制器，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。本发明专利技术能够在线优化模型预测控制方法中价值函数的参数配置，解决模型预测控制技术中价值函数的参数难以配置的问题，进一步优化系统的控制性能。进一步优化系统的控制性能。进一步优化系统的控制性能。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法及装置


[0001]本专利技术涉及机器人关节控制
，特别是指一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法及装置。

技术介绍

[0002]关节机器人也称关节手臂机器人或关节机械手臂，是当今工业领域中最常见的工业机器人的形态之一，适合用于诸多工业领域的机械自动化作业。比如，自动装配、喷漆、搬运、焊接等工作，关节机器人利用电机驱动，使用高精度永磁同步电机实现机器人关节的高精度控制。PMSM(permanent magnet synchronous motor，永磁同步电机)具有尺寸小、惯量小、响应速度快、效率高等优点。传统的控制方法往往需要工作人员反复调试控制器参数，并且在进行参数调节时往往不够精确，难以达到满意的效果。

技术实现思路

[0003]本专利技术针对传统模型预测控制中权重系数难以精确配置的问题，提出了本专利技术。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]一方面，本专利技术提供了一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法，该方法由电子设备实现，该方法包括：
[0006]S1、对永磁同步电机进行建模，得到符合机器人关节预测控制标准的永磁同步电机数学模型。
[0007]S2、根据永磁同步电机数学模型，建立机器人关节永磁同步电机的模型预测控制器。
[0008]S3、根据模型预测控制器，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。
[0009]可选地，永磁同步电机数学模型包括永磁同步电机d轴和q轴电压电流方程、永磁同步电机d轴和q轴电压在旋转坐标系变换方程、磁链方程以及永磁同步电机电磁转矩方程。
[0010]可选地，模型预测控制器包括判定单元、电流预测控制单元以及参数优化单元。
[0011]S3中的根据模型预测控制器，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量包括：
[0012]S31、通过判定单元采集永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据，判断机器人关节电机的运动状态；其中，运动状态包括动态调节阶段与稳定调节阶段。
[0013]S32、根据电流预测控制单元，得到价值函数；其中，价值函数包括动态调节阶段价值函数与稳定调节阶段价值函数。
[0014]S33、通过参数优化单元对价值函数进行参数优化，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。
[0015]可选地，S31中的通过判定单元采集永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据，判断机器人关节电机的运动状态包括：
[0016]通过判定单元采集设定条件的永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据；其中，设定条件包括设定的循环周期和设定的采样时间。
[0017]根据速度反馈数据以及电流反馈数据，判定机器人关节电机的运动状态为动态调节阶段或稳定调节阶段。
[0018]可选地，S32中的根据电流预测控制单元，得到价值函数包括：
[0019]构建电流预测数学模型、电磁转矩预测数学模型以及逆变器开关频率预测模型。
[0020]根据电流预测数学模型、电磁转矩预测数学模型以及逆变器开关频率预测模型，得到价值函数。
[0021]可选地，价值函数如下式(1)所示：
[0022]g
m
＝λ[|i
qk+1
‑
i
qk
|+|i
dk+1
‑
i
dk
|]‑
βT
ek+1
+γS
wk+1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0023]其中，λ表示电流误差的权重系数；i
dk+1
、i
qk+1
为经过补偿预测后的k+1时刻d、q轴电流；i
dk
、i
qk
为经过补偿预测后的k+1时刻和k时刻d、q轴电流；β表示电磁转矩的权重系数；T
ek+1
表示k+1时刻的电磁转矩预测值；γ表示逆变器开关频率的权重系数；S
wk+1
表示k+1时刻的逆变器开关频率变化次数。
[0024]可选地，S33中的通过参数优化单元对价值函数进行参数优化包括：
[0025]通过参数优化单元的优化算法在线对动态调节阶段价值函数的权重系数进行参数优化。
[0026]以及通过参数优化单元的优化算法在线对稳定调节阶段价值函数的权重系数进行参数优化。
[0027]可选地，通过参数优化单元的优化算法在线对动态调节阶段价值函数的权重系数进行参数优化包括：
[0028]判断动态调节阶段的上升时间是否超过预设阈值，若是，则减少动态调节阶段价值函数中电流误差的权重系数，增加动态调节阶段价值函数中电磁转矩的权重系数。
[0029]可选地，通过参数优化单元的优化算法在线对稳定调节阶段价值函数的权重系数进行参数优化包括：
[0030]判断稳定调节阶段的静态误差是否超过预设阈值，若是，则增加稳定调节阶段价值函数中电流误差的权重系数，减小稳定调节阶段价值函数中电磁转矩的权重系数。
[0031]另一方面，本专利技术提供了一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化装置，该装置应用于实现机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法，该装置包括：
[0032]数学模型构建模块，用于对永磁同步电机进行建模，得到符合机器人关节预测控制标准的永磁同步电机数学模型。
[0033]控制器构建模块，用于根据永磁同步电机数学模型，建立机器人关节永磁同步电机的模型预测控制器。
[0034]输出模块，用于根据模型预测控制器，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。
[0035]可选地，永磁同步电机数学模型包括永磁同步电机d轴和q轴电压电流方程、永磁同步电机d轴和q轴电压在旋转坐标系变换方程、磁链方程以及永磁同步电机电磁转矩方程。
[0036]可选地，模型预测控制器包括判定单元、电流预测控制单元以及参数优化单元。
[0037]可选地，输出模块，进一步用于：
[0038]S31、通过判定单元采集永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据，判断机器人关节电机的运动状态；其中，运动状态包括动态调节阶段与稳定调节阶段。
[0039]S32、根据电流预测控制单元，得到价值函数；其中，价值函数包括动态调节阶段价值函数与稳定调节阶段价值函数。
[0040]S33、通过参数优化单元对价值函数进行参数优化，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。
[0041]可选地，输出模块，进一步用于：
[0042]通过判定单元采集设定条件的永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据；其中，设定条件包括设定的循环周期和设定的采样时间。
[0043]根据速度反馈数据以及电流反馈数据，判定机器人关节电机的运动状态为动态调节阶段或稳定调节阶段。
[0044]可选地，输出模块，进一步用于：
[0045]构建电流本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人关节伺服电机模型预测参数优化方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对永磁同步电机进行建模，得到符合机器人关节预测控制标准的永磁同步电机数学模型；S2、根据所述永磁同步电机数学模型，建立机器人关节永磁同步电机的模型预测控制器；S3、根据所述模型预测控制器，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述永磁同步电机数学模型包括永磁同步电机d轴和q轴电压电流方程、永磁同步电机d轴和q轴电压在旋转坐标系变换方程、磁链方程以及永磁同步电机电磁转矩方程。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型预测控制器包括判定单元、电流预测控制单元以及参数优化单元；所述S3中的根据所述模型预测控制器，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量包括：S31、通过所述判定单元采集永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据，判断机器人关节电机的运动状态；其中，所述运动状态包括动态调节阶段与稳定调节阶段；S32、根据电流预测控制单元，得到价值函数；其中，所述价值函数包括动态调节阶段价值函数与稳定调节阶段价值函数；S33、通过所述参数优化单元对所述价值函数进行参数优化，得到待预测的机器人关节电机的最优的电压矢量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S31中的通过所述判定单元采集永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据，判断机器人关节电机的运动状态包括：通过所述判定单元采集设定条件的永磁同步电机的速度反馈数据以及电流反馈数据；其中，所述设定条件包括设定的循环周期和设定的采样时间；根据所述速度反馈数据以及电流反馈数据，判定机器人关节电机的运动状态为动态调节阶段或稳定调节阶段。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述S32中的根据所述电流预测控制单元，得到价值函数包括：构建电流预测数学模型、电磁转矩预测数学模型以及逆变器开关频率预测模型；根据所述电流预测数学模型、电磁转矩预测数学模型以及逆变器开关频率预测模型，得到价值函数。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述价值函数如下式(1)所示：g
m
＝λ[|i
qk+1
‑
i
qk
|+|i
...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘月斗，张亚涛，
申请(专利权)人：北京科技大学，
类型：发明
国别省市：