典型文献
基于MRAS-EKO算法的转动惯量在线辨识
文献摘要：
在交流永磁同步伺服系统中,转动惯量和机械特性的变化会对系统动态性能产生影响.由于转动惯量和负载转矩变化等扰动因素未知,伺服系统难以实现良好的控制效果,在线辨识转动惯量和扰动转矩是实现伺服系统高性能控制的前提.为解决上述问题,研究了基于变增益模型参考自适应算法(MRAS)与扩展卡尔曼观测器(EKO)结合的复合控制(MRAS-EKO)算法,由EKO在线辨识扰动转矩,扰动转矩作为MRAS在线辨识转动惯量的输入变量,可提高转动惯量在线辨识精度.仿真验证了复合控制算法具有可行性,扰动转矩与转动惯量辨识精度高,速度收敛快,系统稳定性好.
文献关键词：
转动惯量;模型参考自适应算法(MRAS);扩展卡尔曼观测器(EKO);扰动转矩
中图分类号：
作者姓名：
赵云;聂雅萍;贾保旭;王晓光
作者机构：
湖北工业大学电气与电子工程学院,武汉 430068
文献出处：
引用格式：
[1]赵云;聂雅萍;贾保旭;王晓光-.基于MRAS-EKO算法的转动惯量在线辨识)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(03):56-59
A类：
EKO
B类：
MRAS,在线辨识,永磁同步,伺服系统,机械特性,系统动态性,动态性能,负载转矩,扰动因素,难以实现,扰动转矩,性能控制,变增益,模型参考自适应,自适应算法,扩展卡尔曼,观测器,辨识精度,仿真验证,复合控制算法,转动惯量辨识,系统稳定性
AB值：
0.216638
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