一、原理介绍

现有的转动惯量辨识方案可归纳为两类:离线转动惯量辨识方案和在线转动惯量辨识方案。离线转动惯量辨识方案是在系统控制程序运行前通过直接测试法、加减速法和人工轨迹法等对惯量进行辨识，将测得的参数提供给控制程序使用。离线式辨识方法需要对大量的数据进行存储和运算，不具有实时性且辨识精度差， 这些缺点限制了其应用于高性能的控制系统的范围。随着大量的现代控制理论应用于电机控制领域，逐渐形成一套在线式辨识理论，可对运行中的系统的转动惯量等参数进行实时辨识实时性较强，控制精度高。常用的在线式转动惯量辨识方法有:最小二乘法、卡尔曼滤波器、观测器法和模型参考自适应法等。。

MRAS方法由参考模型和可调模型组成，且两个模型具有相同物理意义的输入量和输出量， 依据两个模型输出量的误差构成合适的自适应辨识算法。当通过算法调节两个模型的输出量无限逼近时，便可辨识出实际物理模型中的待辨识参数。

下图为转动惯量辨识原理图

二、仿真模型

在MATLAB/simulink里面验证所提算法，搭建仿真。采用和实验中一致的控制周期1e-4，电机部分计算周期为1e-6。仿真模型如下所示：

仿真工况：电机空载零速启动，0s阶跃给定转速1000rpm

转动惯量辨识效果如下

可以得出，采用变增益系数法的转动惯量辨识系统在收敛速度方面比采用固定增益系数的转动惯量辨识收敛速度快;在稳定性方面，转动惯量辨识精度提高，稳定性较好。因此，变增益系数法可同时获得稳定性与收敛速度两方面的优势，具有收敛时间短、抑制辨识参数振荡和参数辨识精度高等特点。 

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仿真已发布在咸鱼，有需要可以看看，咸鱼搜索【Neilmotor】

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