METHOD FOR IDENTIFICATION OF TRACKING ELECTRIC DRIVES MECHANICAL PARAMETERS

The problem of identifying the parameters of electromechanical systems has long been relevant and in demand for practice. For the most part, the well-known approaches to identifying the parameters of electromechanical systems under study are based on the use of linear models that are not suitable for most systems with nonlinearities. In the case of a servo drive, non-linearity and some uncertainty occur in the mechanical part of the drive, due to the presence of friction, elasticity and backlash. In this regard, many different methods and algorithms for identifying mechanical parameters have been developed for servo drives, which include nonlinear least squares estimation, the finite element method, and methods based on spectral analysis. A method for determining the moment of inertia and the coefficient of viscous friction for servo drives, based on the use of the dynamic equation of the mechanical drive system, is discussed in the paper. The torque and the actual rotational speed of the machine are used as input information. Accurate identification of the mechanical parameters of an electric drive is essential for the synthesis of its control system. The developed method is resistant to external influences, such as measurement error, mechanical resonance of the drive system. The revealed parameters can be used for autotuning the gains in the speed controller, which will provide high performance control of the drive speed. The effectiveness of the proposed method is confirmed by computer simulation and experimental data.

inertia, mechanical system, identification, electric servo drive, viscous friction coefficient, mechanical parameters

1. Водовозов А. М. Интерфейсный подход к задаче оптимизации электропривода / А. М. Водовозов, Д. А. Оботуров, А. А. Пискунов // Современные проблемы информатизации в технике и технологиях: тр. VII Междунар. электрон. науч. конф. - Воронеж: ЦЧКИ, 2002. - С. 7-8.

2. Абуфанас А. С. Поисковый алгоритм параметрической идентификации электропривода системы мониторинга / А. С. Абуфанас, А. А. Лобатый, А. Г. Шведко // Системный анализ и прикладная информатика. - 2017. - № 2. - С. 39-45.

3. Баратова К. В. Исследование влияния импульсных помех на нейросетевую параметрическую идентификацию асинхронных электроприводов / К. В. Баратова, В. И. Полищук // Наука. Технологии. Инновации: сб. науч. тр. - Новосибирск: Новосибирский гос. техн. ун-т, 2019. - С. 148-152.

4. Лебедев С. К. Алгоритмы синтеза наблюдателей нагрузки электропривода / С. К. Лебедев, А. А. Коротков // Вестник Ивановского государственного энергетического университета. - 2009. - № 3. - С. 5-8.

5. Пискунов А. А. Определение параметров асинхронного электропривода методом статистической идентификации / А. А. Пискунов // Информационные технологии моделирования и управления. - 2005. - № 7 (25). - С. 965-969.

6. Нестеров А. А. Параметрическая идентификация электропривода постоянного тока на основе регрессионного анализа его кривой тока якоря, полученной экспериментально при реверсировании, в системе Mathcad / А. А. Нестеров, С. В. Нестеров, А. В. Нестеров // Прогрессивные технологии и процессы: сб. науч. ст. 4-й Междунар. молодежной науч.-практ. конф. - Курск: ЗАО «Университетская книга», 2017. - С. 142-144.

7. Водовозов А. М. Помехозащищенные алгоритмы параметрической идентификации электромеханических систем / А. М. Водовозов, А. С. Елюков // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. - 2009. - Т. 52. - № 12. - С. 40-43.

8. Елюков А. С. К вопросу об идентификации линейных динамических систем по результатам экспериментальных исследований / А. С. Елюков, А. М. Водовозов // Системы управления и информационные технологи. - 2008. - № 2-2(32). - С. 253-256.

9. Тютиков В. В. Система управления манипуляционным роботом с компенсацией динамических моментов / В. В. Тютиков, Е. В. Красильникъянц, А. А. Варков // Автоматизация в промышленности. - 2015. - № 6. - С. 58-63.

10. Полющенков И. С. Идентификация электромеханической системы методом вещественной интерполяции / И. С. Полющенков, С. И. Мелентьев // Энергетика, информатика, инновации-2017: сб. тр. VII Междунар. науч.-техн. конф. - Смоленск: Универсум, 2017. - С. 170-173.

11. Солодкии Е. М. Параметрическая идентификация асинхронного двигателя на основе алгоритма фазовой автоподстройки частоты / Е. М. Солодкии, Д. А. Даденков, А. М. Костыгов // Электротехника. - 2018. - № 11. - С. 53-57.

12. Каширских В. Г. Динамическая идентификация асинхронных электродвигателей / В. Г. Каширских, А. В. Нестеровский // Вестник Кузбасского государственного технического университета. - 2005. - № 1 (45). - С. 73-74.

13. Саушев А. В. Метод параметрической идентификации электротехнических систем в реальном масштабе времени / А. В. Саушев [и др.] // Актуальные направления фундаментальных и прикладных исследований: материалы XII Междунар. науч.-практ. конф. - CreateSpace, 2017. - С. 86-88.

14. Саушев А. В. Идентификация электроприводов портовых перегрузочных машин / А. В. Саушев, Д. И. Троян // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2015. - № 5 (33). - C. 169-183. DOI: 10.21821/2309-5180-2015-7-5-169-183.

15. Kim N. J. Inertia identification for the speed observer of the low speed control of induction machines / N. J. Kim, H. S. Moon, D. S. Hyun // IEEE Transactions on Industry Applications. - 1996. - Vol. 32. - Is. 6. - Pp. 1371-1379. DOI: 10.1109/28.556641.

16. Hong S. J. A novel inertia identification method for speed control of electric machine / S. J. Hong, H. W. Kim, S. K. Sul // Proceedings of the 1996 IEEE IECON. 22nd International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation. - IEEE, 1996. - Vol. 2. - Pp. 1234-1239. DOI: 10.1109/IECON.1996.566056.

17. Szczepanski R. Auto-tuning process of state feedback speed controller applied for two-mass system / Szczepanski, M. Kaminski, T. Tarczewski // Energies. - 2020. - Vol. 13. - № 12 - Pp. 3067. DOI: 10.3390/en13123067.