CN111130414B - 电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备，包括以下步骤：获取电机的电流参数；基于所述电流参数根据L^‑1[C(S)]＝L^‑1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^‑1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数。本发明的电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备能够快速地处理采集自电机的多相电流，提供连续平滑的电机电流平均值。

Description

电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备

技术领域

本发明涉及电机电流的技术领域，特别是涉及一种电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备。

背景技术

数控机床是数字控制机床(computer numerical control machine tools)的简称，是一种装有程序控制***的自动化机床。该控制***能够逻辑地处理具有控制编码或其他符号指令规定的程序，并将其译码，用代码化的数字表示，通过信息载体输入数控装置。经运算处理由数控装置发出各种控制信号，控制机床的动作，按图纸要求的形状和尺寸，自动地将零件加工出来。

新一代的高档数控机床的控制***具有连接工业云服务的能力，其配合运行在云端的智能检测服务和特定的数学模型，具有在线辨识机床刀具磨损情况以及监测机床加工效率变化的能力。所述数学模型通过比对机床执行相似加工过程中主轴/进给轴电机平均电流的幅值连续变化得出物理结果，需要前端采样***对于收集的电机平均电流进行平滑预处理。

现有技术中，通常采用快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)或者小波变化的时频域来回变换来实现电流采样***输出值的连续平滑。然而，上述方法需要在电流采样电路***上布置复杂的高阶电路滤波器；且滤波时间参数调节范围较小。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备，能够快速地处理采集自电机的多相电流，提供连续平滑的电机电流平均值。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种电机平均电流平滑处理方法，包括以下步骤：获取电机的电流参数；基于所述电流参数根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^-1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数。

于本发明一实施例中，一阶***的累积时间参数t_s为Γ的整数倍。

对应地，本发明提供一种电机平均电流平滑处理***，包括获取模块和处理模块；

所述获取模块用于采集电机的电流参数；

所述处理模块用于基于所述电流参数根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^-1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数。

于本发明一实施例中，一阶***的累积时间参数t_s为Γ的整数倍。

本发明提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的电机平均电流平滑处理方法。

本发明提供一种终端，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行上述的电机平均电流平滑处理方法。

最后，本发明提供一种电机电流采样设备，包括多相同步采样电流传感器、多通道同步采样ADC电路和微处理器；

所述多相同步采样电流传感器用于同步采集采集各相的模拟电流值；

所述多通道同步采样ADC电路用于多通道同步采样各相位的模拟电流值，并转换为数字电流值；

所述微处理器用于基于所述数字电流值上述的电机平均电流平滑处理方法获取电机平均电流。

于本发明一实施例中，所述微处理器采用FPGA；所述电流传感器采用霍尔传感器。

于本发明一实施例中，还包括总线接口电路，用于输出所述电机平均电流。

于本发明一实施例中，所述多相同步采样电流传感器包括U相、V相和W相同步采样电流传感器。

如上所述，本发明的电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备，具有以下有益效果：

(1)能够快速地处理采集自电机的多相电流，提供连续平滑的电机电流平均值；

(2)运算速度快，占用资源少；

(3)不需要进行FFT或者小波变换，不需要在采样电路***上布置复杂的高阶电路滤波器；

(4)能够提供宽泛的滤波时间参数调节范围；

(5)实际的电机动作过程可以正确的被平滑处理后的数据直接体现出来；所获取的电机电流平均值更加接近工程师的直观感受和理论计算，在使用上更加方便，可以给更加复杂和智能化的数学模型提供稳定且干净的数据源。

附图说明

图1显示为本发明的电机平均电流平滑处理方法于一实施例中的流程图；

图2显示为本发明的电机平均电流平滑处理方法于一实施例中电流、激励信号和响应信号的时域图；

图3显示为本发明的电机平均电流平滑处理***于一实施例中的结构示意图；

图4显示为本发明的终端于一实施例中的结构示意图；

图5显示为本发明的电机电流采样设备于一实施例中的结构示意图；

图6显示为本发明的电机电流采样设备于一实施例中的应用场景示意图；

图7显示为本发明的微处理器于一实施例中的内部逻辑示意图；

图8显示为执行加工中心钻孔作业根据理论算法获取的电机平均电流的示意图；

图9显示为执行加工中心钻孔作业根据理论本发明的电机平均电流平滑处理方法获取的电机平均电流的示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

本发明的电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备相较于现有技术中的电机电流均值算法，能够快速地处理采集自电机的多相电流，提供连续平滑的电机电流平均值，满足实际应用的需求。

电机电流可描述为i(t)＝i_m sin(ωt)，其中，i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度。因此，理论上电机电流采样值的平均值可表示为

其中，T为电机电流周期，且

进一步地，由上述公式可知

在实际计算过程中，T为数控机床提供的实际值。那么，每经过一个T周期就会产生一个实数类型的计算结果

但是这些

数据相互之间不存在连续变化的对应关系。当电机转速很慢(即T值很大)时，需要很长时间才能获得一个具体的计算结果，其数据在理论上不存在连续性。

如图1所示，于一实施例中，本发明的电机平均电流平滑处理方法包括以下步骤：

步骤S1、获取电机的电流参数。

具体地，在电机运行时，从电流参数采集设备采集的参数中获取所需的电流参数。其中，所述电流参数至少包括i_m为电流峰值和ω为电机转子角速度。

步骤S2、基于所述电流参数根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^-1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数。

具体地，控制理论中一阶***的S域传递函数可表示为

其中Γ为可调节***常数。将电流i(t)＝i_m sin(ωt)进行绝对值处理后进行拉普拉斯变换，得到激励信号R(s)，则可表示为

相应地，激励信号R(s)的响应信号可表示为C(S)＝R(S)·Φ(s)。

当同步电机工作在加工转速300rpm时i(t)＝sin(10πt)且ω＝10π，电流i(t)、激励信号R(s)和响应信号C(S)的时域图如图2所示。根据一阶***时间域分析，s域内***响应在经过反拉普拉斯变换后在数学上都是连续的。因此，在如图1中，虽然存在小幅度的波动，但是数值绘图的结果是完全平滑的。需要说明的是，上述波动与一阶***中传递函数Φ(s)中Γ参数或/和激励信号中ω的大小有关，Γ或/和ω值增大后输出波形纹波减少，单独增加Γ值则一阶***的累积时间参数t_s有所加长。因此，可确定响应信号C(S)的稳态值(即L^-1[C(s)]|_ts)在激励信号R(S)已知的条件下是一个可以求取的确定值。故本发明根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流。

于本发明一实施例中，一阶***的累积时间参数t_s为Γ的整数倍。

下面通过具体实施例来进一步说明本发明的电机平均电流平滑处理方法。

设定Γ＝0.4s，t_s＝8Γ和13Γ，i_m＝[1,10]取整数，ω＝10π，则电流为i(t)＝i_msin(10πt)，分别根据理论算法

和本发明方法L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流，计算结果如表1所示。

表1、采用理论算法和本发明算法获取的电机平均电流

虽然上表只给出了给定转速ω＝10π条件下i_m取10个整数值以及t_s取两个参数的计算结果，但是仍然可知一阶***对于i(t)＝i_m sin(10πt)响应在时域结果的数值，与理论定义的平均电流直接计算结果误差非常小。例如，峰值电流i_m＝10Amp时相对误差最大为32mA，误差范围只有0.5％。只需要适当的调整一阶***的累积时间参数t_s的取值，即可保证最终的计算结果稳定的落在理论值

附近非常小的误差带内，从而充分验证了本发明的电机平均电流平滑处理方法。需要说明的是，Γ可用作***的采样滤波时间参数且可以调节；t_s可用作***的数据刷新间隔参数且同样可以调节。

如图3所示，于一实施例中，本发明的电机平均电流平滑处理***包括获取模块31和处理模块32。

所述获取模块31用于获取电机的电流参数。

所述处理模块32与所述获取模块31相连，用于基于所述电流参数根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^-1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数。

于本发明一实施例中，一阶***的累积时间参数t_s为Γ的整数倍。

需要说明的是，获取模块31和处理模块32的结构和原理与上述电机平均电流平滑处理方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。

需要说明的是，应理解以上装置的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Singnal Processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上***(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

本发明的存储介质上存储有计算机程序，该所述计算机程序被处理器执行时实现上述的电机平均电流平滑处理方法。优选地，所述存储介质包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

如图4所示，于一实施例中，本发明的终端包括：处理器41及存储器42。

所述存储器42用于存储计算机程序。

所述存储器42包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

所述处理器41与所述存储器42相连，用于执行所述存储器42存储的计算机程序，以使所述终端执行上述的行人属性识别方法。

优选地，所述处理器41可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

如图5所示，本发明的电机电流采样设备包括多相同步采样电流传感器51、多通道同步采样ADC电路52和微处理器53。

所述多相同步采样电流传感器51用于同步采集采集各相的模拟电流值。于本发明一实施例中，所述电流传感器采用霍尔传感器。进一步地，所述多相同步采样电流传感器包括U相、V相和W相同步采样电流传感器。

所述多通道同步采样ADC电路52与所述多相同步采样电流传感器51相连，用于多通道同步采样各相位的模拟电流值，并转换为数字电流值；

所述微处理器53与所述多通道同步采样ADC电路52相连，用于基于所述数字电流值上述的电机平均电流平滑处理方法获取电机平均电流。于本发明一实施例中，所述微处理器采用FPGA。

于本发明一实施例中，本发明的电机电流采样设备还包括总线接口电路54，与所述微处理器53相连，用于输出所述电机平均电流。

图6显示为本发明的电机电流采样设备于一实施例中的应用场景示意图。在该应用场景下，所述微处理器负责将来自多通道同步采样ADC电路的原始采样数据根据本发明的电机平均电流平滑处理方法进行数字求取和处理，形成平滑的平均电流数值后送到总线通信***上。其中，在所述微处理器上可选地执行本发明的电机平均电流平滑处理方法，其流程如图7所示。

下面通过具体实施例来验证本发明的电机电流采样设备的电流采样效果。图8所示为3轴立式加工中心进行连续钻孔加工时根据理论算法直接计算平均电流数据的图景，可以直观的感受到数值波动极大，无法分辨出具体的工艺过程。图9所示为微处理采用本发明的电机平均电流平滑处理方法后执行同样的加工中心钻孔作业的数据图景，可以直观的看到平均电流在执行钻孔操作时上升，退出时下降，从而很直观的反映了一个完整的钻孔工作周期。

综上所述，本发明的电机平均电流平滑处理方法及***、电机电流采样设备能够快速地处理采集自电机的多相电流，提供连续平滑的电机电流平均值；运算速度快，占用资源少；不需要进行FFT或者小波变换，不需要在采样电路***上布置复杂的高阶电路滤波器；能够提供宽泛的滤波时间参数调节范围；实际的电机动作过程可以正确的被平滑处理后的数据直接体现出来；所获取的电机电流平均值更加接近工程师的直观感受和理论计算，在使用上更加方便，可以给更加复杂和智能化的数学模型提供稳定且干净的数据源。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种电机平均电流平滑处理方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取电机的电流参数；

基于所述电流参数根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^-1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数；将电流i(t)＝i_m sin(ωt)进行绝对值处理后进行拉普拉斯变换得到激励信号R(s)，激励信号R(s)的响应信号表示为C(S)＝R(S)·Φ(s)。

2.根据权利要求1所述的电机平均电流平滑处理方法，其特征在于：一阶***的累积时间参数t_s为Γ的整数倍。

3.一种电机平均电流平滑处理***，其特征在于：包括获取模块和处理模块；

所述获取模块用于采集电机的电流参数；

所述处理模块用于基于所述电流参数根据L^-1[C(S)]＝L^-1[R(S)·Φ(s)]计算电机平均电流；其中L^-1表示反拉普拉斯变换，

i_m为电流峰值，ω为电机转子角速度，Γ为可调节***常数；将电流i(t)＝i_m sin(ωt)进行绝对值处理后进行拉普拉斯变换得到激励信号R(s)，激励信号R(s)的响应信号表示为C(S)＝R(S)·Φ(s)。

4.根据权利要求3所述的电机平均电流平滑处理***，其特征在于：一阶***的累积时间参数t_s为Γ的整数倍。

5.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1或2所述的电机平均电流平滑处理方法。

6.一种终端，其特征在于，包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述终端执行权利要求1或2所述的电机平均电流平滑处理方法。

7.一种电机电流采样设备，其特征在于：包括多相同步采样电流传感器、多通道同步采样ADC电路和微处理器；

所述多相同步采样电流传感器用于同步采集采集各相的模拟电流值；

所述多通道同步采样ADC电路用于多通道同步采样各相位的模拟电流值，并转换为数字电流值；

所述微处理器用于基于所述数字电流值根据权利要求1或2所述的电机平均电流平滑处理方法获取电机平均电流。

8.根据权利要求7所述的电机电流采样设备，其特征在于：所述微处理器采用FPGA；所述电流传感器采用霍尔传感器。

9.根据权利要求7所述的电机电流采样设备，其特征在于：还包括总线接口电路，用于输出所述电机平均电流。

10.根据权利要求7所述的电机电流采样设备，其特征在于：所述多相同步采样电流传感器包括U相、V相和W相同步采样电流传感器。

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