【电控笔记z29】扰动估测器DOB估测惯量J-摩擦系数B
基本原理扰动估测器的焦点思想是通过向电机体系施加特定的扰动信号，观察体系响应的变化，然后使用体系的动态模型和控制理论来估计未知参数，如惯量和摩擦系数 。一样平常基于电机的运动方程建立数学模型，联合观测到的电机实际运行数据（如转速、转矩等），通过一定的算法来计算未知参数。
具体方法
基于自顺应控制的方法
[*] 模型参考自顺应控制（MRAC）
[*]原理：设计一个参考模型，该模型具有已知的抱负动态特性（包含假设的惯量和摩擦系数等参数）。将电机实际体系的输出与参考模型的输出进行比力，得到误差信号。然后设计自顺应律，根据误差信号实时调整电机控制体系中的参数估计值，使得实际体系输出逐渐逼近参考模型输出。
[*]步骤：
[*]建立电机的动力学模型，例如对于永磁同步电机，其数学模型包含电磁转矩方程、机器运动方程等，此中惯量和摩擦系数是待估参数。
[*]设计参考模型，通常是一个具有盼望性能指标（如盼望的转速响应曲线）的体系模型。
[*]构建自顺应律，常见的有基于梯度下降法或最小均方误差（LMS）算法的自顺应律。例如，对于参数估计值 θ ^ \hat{\theta} θ^（包含惯量和摩擦系数），自顺应律可以表示为 θ ^ ˙ = − γ e ϕ \dot{\hat{\theta}} = -\gamma e \phi θ^˙=−γeϕ，此中 γ \gamma γ 是自顺应增益， e e e 是跟踪误差（参考模型输出与实际体系输出的差值）， ϕ \phi ϕ 是与体系状态相关的回归向量。
[*]在实际体系中实时运行自顺应算法，不断更新参数估计值，直到收敛到稳固状态，此时的估计值即为电机惯量和摩擦系数的估计结果。
[*] 模型无关自顺应控制（MIAC）
[*]原理：不依赖于准确的电机数学模型布局，直接从输入输出数据中提取体系的动态特性信息来估计参数。通过设计特别的输入信号（如伪随机二进制序列 PRBS 等），使体系产生丰富的动态响应，然后使用在线辨识算法对输入输出数据进行处置惩罚，从而估计出惯量和摩擦系数。
[*]步骤：
[*]向电机施加特定的扰动输入信号，收罗电机的转速、转矩等输出数据。
[*]使用递推最小二乘法（RLS）、卡尔曼滤波等算法对收罗的数据进行处置惩罚和分析。以 RLS 算法为例，它通过不断更新参数估计值，使得估计模型输出的预测误差平方和最小。具体迭代公式为 θ ^ ( k ) = θ ^ ( k − 1 ) + K ( k ) [ y ( k ) − ϕ T ( k ) θ ^ ( k − 1 ) ] \hat{\theta}(k)=\hat{\theta}(k - 1)+K(k) θ^(k)=θ^(k−1)+K(k)，此中 y ( k ) y(k) y(k) 是第 k k k 时刻的输出测量值， ϕ ( k ) \phi(k) ϕ(k) 是第 k k k 时刻的回归向量， K ( k ) K(k) K(k) 是增益矩阵。
[*]经过足够长时间的在线辨识后，得到电机惯量和摩擦系数的估计值。
基于滑模观测器的方法
[*]原理：滑模观测器是一种非线性观测器，通过设计合适的滑模面和控制律，使观测误差在滑模面上滑动，从而实现对体系状态的准确估计。对于电机体系，可以将惯量和摩擦系数相关的参数融入到状态变量中，然后使用滑模观测器对这些参数进行估计。
[*]步骤：
[*]建立电机的滑模观测器模型，通常包括对电机状态的预测方程和滑模面设计。例如，对于电机的转速和位置状态，设计滑模面函数 s = x ˙ − x ^ s = \dot{x} - \hat{x} s=x˙−x^，此中 x x x 是实际状态， x ^ \hat{x} x^ 是观测器估计的状态。
[*]设计滑模控制律，使得观测误差 s s s 趋近于零。常见的滑模控制律包含符号函数项，以包管体系能够快速到达滑模面并在滑模面上保持滑动。
[*]在实际运行中，通过观测电机的输入输出信号（如电压、电流、转速等），使用滑模观测器进行实时计算，最终得到电机惯量和摩擦系数的估计值。由于滑模观测器存在抖振征象（由于符号函数的使用），通常需要采用边界层法等方法对其进行改进，以进步估计的精度和稳固性 。
注意事项
[*]扰动信号的设计：扰动信号的类型、幅值和频率等参数对估测结果有紧张影响。合适的扰动信号应能使体系产生显着且易于分析的响应变化，同时避免对电机正常运行造成过大干扰。
[*]噪声和干扰处置惩罚：实际体系中存在各种噪声和干扰，如测量噪声、电磁干扰等，这些会影响估测的准确性。可以采用滤波技术（如低通滤波器、卡尔曼滤波等）对收罗的数据进行预处置惩罚，以进步数据质量。
[*]体系建模误差：电机的实际模型往往较为复杂，在建立数学模型时会存在一定的简化，导致建模误差。需要对模型的准确性进行评估，并在估测算法中思量怎样减小建模误差的影响 。
正文
大体思路
dob本质就是基于电机机器模型进行估测TL，雷同隆博戈二阶观测器
DOB扰动估测器
z54在线惯量观测：
二阶隆博戈观测器，观测负载转矩TL，然后使用TL去修正B的值，然后再修正J的值
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在线观测器设计
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iq 和 iL 可以比作Tq和TL ，本文的Kt融入了pi控制器中
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二阶巴特沃斯设计极点带宽
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定转速且无载，TL = 0，第6式 可以转化为 第9式
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先估测B再估测J
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实验：
克制粘滞摩擦
静摩擦 动摩擦 库伦摩擦
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simulink实验记录
注意：实验过程中不能外加扰动力矩TL，也就是无载工况下
实验参数：
%% pmsm参数
%电流环============================
Ts = 1/20000;%电流环频率-开关频率
Rs = 0.51;
wq = 1000;%电流环带宽
L = 0.000295;Ls=L;Ld =L; Lq = L;%Lq = 0.0125;
flux =0.00983;Lamda_f = flux;
pole = 8;%极数
Pn=pole/2;%极对数
J=0.000017;
B = 8e-4;
Kt=3/4*pole*Lamda_f; %3/4 p lamta
Ke =0.041;% V/(rad/s)
curr_d_ki=Rs*wq;
curr_d_kp=L*wq;
%速度环==============================
wm_Ts = 1/1000;%速度环频率
Wsc = 200;
spd_kp= J *Wsc;
spd_ki = spd_kp*Wsc/5;
%母线电压
Udc = 24;
DOB设计
采用带宽为300的观测器，设计方法：
Z19
[*]先直接断掉BW，也就是认为B=0，后续可以直接测出B=dB
[*]此中估测的J为实际的0.6倍，现实中也没办法准确先得到J的值，需要后续校准
[*]并且再本体系中第3s时加入TL=0.5的扰动力矩
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测量粘滞摩擦系数B
给定恣意一个恒定速率
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观测示波器可得3s前B=dB数值为 8 e-4 ， 与电机实际给的粘滞摩擦系数吻合。
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验证：
将BW连接上测试
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https://i-blog.csdnimg.cn/direct/849888377b7c48d78966360701dd0c64.png
可以看到第3s前测出来的dB已经靠近0，阐明我们估测的Bhat靠近真实值
由于3s时给一个持续的负载TL=0.5，运行观测器可得到：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e8c0e71c66474ffa9d6a967c679b598c.png
观测器正常运行，并且准确估测出TL
转动惯量J测试
注意此时估测器的J照旧禁绝确的，相当于真实值的0.6倍，接下来需要准确观测出J，让理论值只管靠近真实值J
将速率下令更改为恒加速下令
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