直流伺服电机系统的描述

具有电气和机械组件的直流伺服电机提供了使用第一原理来说明多域建模的一个实例。

DC伺服电机是包含控制电子设备（H桥）和连接到电机轴的磁盘的较大系统的一部分。整体模型，spe_servoomotor.，其中输入信号(V)是施加到h桥电路的电压信号，输出信号(deg)是电机轴的角位置。

打开直流电机系统

我们在直流伺服电机子系统中开发了直流电机的第一性原理模型。我们使用Simscape Electrical来建模电机的电气部件，使用Simscape Driveline来建模电机的机械部件。下图展示了伺服电机子系统的内容。

打开直流伺服电机子系统

直流电机模型显示了从电流到转矩的关系(左边的绿线)。扭矩导致电机的轴旋转，我们有一个关系，这旋转到反电动势(电动势)。其余参数包括轴惯性、粘性摩擦(阻尼)、电枢电阻和电枢电感。

虽然制造商可以为其中一些数量提供价值，但它们仅为近似。我们希望尽可能地估算这些参数，以确定我们的模型是否是实际直流伺服电机系统的准确表示。

当我们向电机输入施加一系列电压脉冲时，电机轴响应。但是，如果模型参数与物理系统的模型参数不匹配，则模型响应将与实际系统的响应不匹配。这是Simulink®设计优金宝app化™在估算参数值时发挥关键作用的位置。参数估计过程包括许多定义的步骤：

金宝appSimulink设计优化提供参数估计这是一个用户界面，帮助您执行参数估计，组织您的估计项目，并保存它为未来的工作。

双击伺服电机模型的右下角的橙色块以启动参数估计，预装了此项目的数据。这是配置了测量的实验数据EstimationData．对于其他用途，您可以从各种来源导入实验数据集，包括MATLAB®变量，MAT文件，Excel®文件，或逗号分隔值文件。的参数估计还预装了伺服电机子系统的参数选择进行估计:B.那j那公里那拉,ra.．它还配置有验证数据验证数据我们将在估计后稍后使用。测量的数据EstimationData如图所示。在本例中只有一个数据集用于估计。

实验图也用于了解测量数据与当前模型匹配的程度如何。点击图模型反应在参数估计标签显示在实验图上的模拟信号数据。模拟与测量数据不匹配，显示需要估计模型参数。

选择估计参数

金宝appSimulink设计优化可让您以最适合您的应用程序的方式估算模型中的一些或所有参数。点击选择估计参数选择参数在参数估计标签。对于我们的直流电机示例，我们已经加载了电机模型的五个参数：B.那j那公里那拉,ra.．因为我们从物理的角度知道这些参数都不可能是负的，所以我们把它们的下限设为零。

直流电动机模型参数估计

使用指定的估计参数，我们选择用于估计的实验。点击选择实验在参数估计标签并选择EstimationData估计。

我们现在几乎准备好开始估计，但首先创建另一个曲线来监控估计进度。点击添加图并选择参数轨迹．这将创建一个显示参数值在估计期间如何变化的图。单击看法TAB来布局图形，使实验图和轨迹迭代图均可见。

单击估计按钮在参数估计选项卡开始估计。估计将不断迭代参数值，直到估计收敛并终止。参数估计提供了各种最先进的估计方法。最常见的选择包括非线性最小二乘法和内尔德-米德优化方法。有关这些方法的更多信息可以在最优化工具箱™文档中找到。您还可以使用全局优化工具箱中的模式搜索方法进行参数估计。

下面的曲线显示了具有模拟数据的覆盖的测量数据。模拟数据来自估计参数的模型。比较估计过程之前和之后系统的响应清楚地表明，估计成功识别模型参数和模拟响应准确匹配实验数据。

验证

完成估计后，重要的是验证对其他数据集的结果。成功的估计不仅应匹配我们用于估计的实验数据，还可以匹配我们在我们的实验中收集的其他数据集。

我们用了第二个数据集验证数据用于验证估计结果。如下图所示，模型响应和数据集之间的匹配非常好。实际上，这两个曲线几乎相同。

总结

跨学科和行业的工程师和科学家都非常了解动态系统建模的好处。他们可以使用第一性原理的数学或基于测试数据的方法。第一性原理模型提供了对系统行为的重要洞察，但可能缺乏准确性。数据驱动的模型提供准确的结果，但往往提供有限的系统物理理解。利用实验数据估计直流伺服电机模型参数，提高模型精度。

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