An Improved Parameter Identification Method of EMA Lifting Mechanism

摘要： 针对限定记忆区间的循环最小二乘法(Limited memory interval cyclic least squares method, CLS)对电动缸举升伺服机构的非线性扰动参数辨识不精确的问题，提出了一种基于扰动解耦的限定记忆区间循环最小二乘法(Limited memory interval cyclic least squares method based on disturbance decoupling,DCLS)，用于机构全行程内非线性模型和扰动参数的精确辨识拟合。首先，介绍了机构的完整和简化的动力学模型，以及非线性参数难辨识的原因；然后，分析了CLS辨识法在辨识拟合非线性扰动参数的局限性，并通过基于动平衡的不平衡力矩分离测试方法提出了DCLS辨识法；最后，基于实验平台、激励信号和辨识环路，实现了机构行程范围内的非线性模型和扰动参数精确辨识。实验结果表明：DCLS辨识法辨识系统的速度和位移响应的均方根误差相比于CLS辨识法分别下降了47.6%和48.9%。DCLS辨识法可解决CLS辨识法辨识扰动参数时的互耦合问题，为电动缸举升伺服机构的高精度建模提供参考。