Identyfikacja parametrów mechanicznych układu dwumasowego w trybie on-line za pomocą rozmytego bezśladowego filtru Kalmana

• Autorzy: Dróżdż K.

Identyfikatory

DOI

10.21008/j.1897-0737.2017.91.0012

Warianty tytułu

EN

On–line identification of mechanical parameters of two–mass system using fuzzy unscented Kalman filter

• Konferencja: Computer Applications in Electrical Engineering (10-11.04.2017 ; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł dotyczy zagadnień związanych z identyfikacją parametrów mechanicznych układu dwumasowego, przeprowadzanej w trybie on-line za pomocą rozmytego bezśladowego filtru Kalmana. W celu realizacji procesu identyfikacji zastosowano adaptacyjną strukturę sterowania rozważanego układu z dwoma dodatkowymi sprzężeniami zwrotnymi. Do klasycznego algorytmu UKF wprowadzono zaprojektowane systemy rozmyte, których zadaniem była adaptacja wyrazów macierzy kowariancji filtru Kalmana. Poprawia to jakość identyfikacji oraz przyspiesza ten proces. W pracy przedstawiono przegląd literatury, model matematyczny rozpatrywanego układu napędowego, omówiono algorytm rozmytego bezśladowego filtru Kalmana oraz zastosowane systemy rozmyte. Następnie zaprezentowano wyniki badań i przeprowadzono porównanie jakości identyfikacji realizowanej przez oba algorytmy filtrów Kalmana.

EN

In the paper issues related to the on-line identification of mechanical parameters of the two-mass system using fuzzy unscented Kalman filter are presented. In order to perform the identification process, an adaptive control structure with two additional feedbacks was used. To the classical algorithm UKF designed fuzzy systems were introduced. Their task was an adaptation of elements of the Kalman filter’s covariance matrices. It improves the quality of identification. In this paper a review of the literature, mathematical model of the two-mass system, UKF algorithm and designed fuzzy systems are discussed. Subsequently, the research results and comparison of the identification quality for considered Kalman filters are presented.

Słowa kluczowe

PL

identyfikacja parametrów; filtr Kalmana; układ dwumasowy; systemy rozmyte

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
• Rocznik: 2017
• Tom: No. 91
• Strony: 121--132
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dróżdż K.

• Politechnika Wrocławska

Bibliografia

• [1] Szabat K., Kamiński G., Graficzna metoda identyfikacji parametrów układu dwumasowego, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, Nr 59, Studia i Materiały, Nr 26, s. 256–267, 2006.
• [2] Zoubek H., Pacas M., Encoderless Identification of Two–Mass–Systems Utilizing an Extended Speed Adaptive Observer Structure, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Volume 64, Number 1, pp. 595–604, 2017.
• [3] Saarakkala S.E., Hinkkanen M., Identification of Two–Mass Mechanical Systems Using Torque Excitation: Design and Experimental Evaluation, IEEE Transactions on Industry Applications, Volume 51, Number 5, pp. 4180–4189, 2015.
• [4] Robet P.Ph., Gautier M., Global identification of mechanical and electrical parameters of synchronous motor driven joint with a fast CLOE method, European Control Conference (ECC), pp. 4604–4609, 2013.
• [5] Szabat K., Struktury sterowania elektrycznych układów napędowych z połączeniem sprężystym, Prace Naukowe Instytutu Maszyn, Napędów i Pomiarów Elektrycznych Politechniki Wrocławskiej, nr 61, Wrocław, 2008.
• [6] Perdomo M., Pacas M., Eutebach T., Immel J., Identification of variable mechanical parameters using extended Kalman Filters, IEEE International Symposium on Diagnostics for Electric Machines, Power Electronics and Drives (SDEMPED), pp. 377–383, 2013.
• [7] Janiszewski D., Bezczujnikowy napęd z silnikiem synchronicznym o magnesach trwałych oparty na bezśladowym filtrze Kalmana, Przegląd Elektrotechniczny, Nr 2, s. 169–174, 2010.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).