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自抗扰控制在陀螺电机稳速控制中的应用

关伊哲 冯明

关伊哲,冯明. 自抗扰控制在陀螺电机稳速控制中的应用[J]. 北京航空航天大学学报,2024,50(1):234-242 doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0209
引用本文: 关伊哲,冯明. 自抗扰控制在陀螺电机稳速控制中的应用[J]. 北京航空航天大学学报,2024,50(1):234-242 doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0209
GUAN Y Z,FENG M. Application of active disturbance rejection control in gyro motor steady speed control[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2024,50(1):234-242 (in Chinese) doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0209
Citation: GUAN Y Z,FENG M. Application of active disturbance rejection control in gyro motor steady speed control[J]. Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics,2024,50(1):234-242 (in Chinese) doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0209

自抗扰控制在陀螺电机稳速控制中的应用

doi: 10.13700/j.bh.1001-5965.2022.0209
基金项目: 军委后勤保障部重点项目(BX219C014)
详细信息
    通讯作者:

    E-mail:mingfeng@me.ustb.edu.cn

  • 中图分类号: TM301.2

Application of active disturbance rejection control in gyro motor steady speed control

Funds: Key Projects of the Logistics Support Department of the Central Military Commission (BX219C014)
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  • 摘要:

    陀螺电机的转速稳定性影响着陀螺仪性能,为提高永磁同步陀螺电机(PMSGM)的稳速控制精度,提出速度环采用自抗扰控制(ADRC),滤波环节采用基于模型自适应滤波算法的方法。将ADRC应用于陀螺电机矢量控制系统中,其速度环替代传统比例积分(PI)控制,减小速度环输出波动,从而提高陀螺电机的稳速精度;采用基于模型自适应滤波算法代替传统低通滤波算法,无需相位延时补偿并使估计得到的反电动势波形更为平滑,提高转子位置角估计的准确性和稳速控制精度。因此,设计开发PMSGM矢量控制器,仿真及实验结果表明:所提方法相较于传统控制方法,有效地提高了陀螺电机的稳速控制精度。

     

  • 图 1  ADRC结构框图

    Figure 1.  ADRC structure block diagram

    图 2  矢量控制系统总体框图

    Figure 2.  General block diagram of vector control system

    图 3  转子位置信息提取过程

    Figure 3.  Rotor position information extraction process

    图 4  电机控制系统仿真模型

    Figure 4.  Simulation model of motor control system

    图 5  ADRC与PI控制对比仿真模型

    Figure 5.  Simulation model of ADRC and PI control comparison

    图 6  不同控制方法下速度环输出波动

    Figure 6.  Velocity loop output fluctuation under different control methods

    图 7  不同控制方法下电机转速波动

    Figure 7.  Motor speed fluctuation under different control methods

    图 8  基于模型自适应滤波算法仿真模型

    Figure 8.  Simulation model based on model adaptive filtering algorithm

    图 9  低通滤波算法仿真模型

    Figure 9.  Simulation model of low pass filtering algorithm

    图 10  反电动势波形对比

    Figure 10.  Comparison of inverse emf waveforms

    图 11  转子位置角对比

    Figure 11.  Comparison of rotor position angles

    图 12  实验系统框图

    Figure 12.  Experimental system block diagram

    图 13  实验装置

    Figure 13.  Experimental devices

    图 14  不同控制方法下速度环输出波动

    Figure 14.  Velocity loop output fluctuation under different control methods

    图 15  不同控制方法下电机转速波形

    Figure 15.  Motor speed waveform under different control methods

    图 16  滤波后反电动势波形

    Figure 16.  Filtered back emf waveform

    图 18  不同滤波算法下电机转速波形

    Figure 18.  Motor speed waveform under different filtering algorithms

    图 17  转子位置角波形

    Figure 17.  Rotor position angle waveform

    表  1  陀螺电机参数

    Table  1.   Gyro motor parameters

    额定
    电压/v
    相电
    阻/$\Omega $
    相电
    感/${\text{μH}}$
    转动惯
    量/(${\text{kg}} \cdot {{\text{m}}^{\text{2}}}$)
    反电动势常
    数/(V·s·rad−1
    极对数/对
    24 3.56 360 0.000 02 0.01155 6
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    表  2  自抗扰控制器参数

    Table  2.   ADRC parameters

    参数 数值 参数 数值
    $h$ 0.000 05 ${\beta _1}$ 25
    ${h_0}$ 0.000 05 ${\beta _2}$ 0.3
    $r$ 100 000 ${\beta _{01}}$ 25
    ${\alpha _1}$ 1.0 ${\beta _{02}}$ 3 000
    ${\alpha _2}$ 0.5 ${\beta _{03}}$ 200
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    表  3  转速测试结果对比

    Table  3.   Comparison of speed test results

    转速/(r·min−1) $ {n_{\max }} $ $ {n_{\min }} $ $ {n_{{\text{avg}}}} $ $ \sigma $/‰ $ \eta $/‰
    本文方法 传统方法 本文方法 传统方法 本文方法 传统方法 本文方法 传统方法 本文方法 传统方法
    6 000 6 001.62 6 001.62 6 001.62 5 999.76 6 000.84 6 001.08 0.14 0.22 0.14 0.18
    8 000 8 002.45 8 003.41 7 999.79 7 999.04 8 001.24 8 001.48 0.17 0.27 0.16 0.19
    10 000 10 003.50 10 005.67 9 999.83 9 999.67 10 001.68 10 002.38 0.18 0.3 0.17 0.24
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-04-02
  • 录用日期:  2022-05-31
  • 网络出版日期:  2022-06-24
  • 整期出版日期:  2024-01-31

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