基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计 - Journal of .PDF

第３４卷第８期 东 北 大 学 学 报 （ 自 然 科 学 版 ） Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．８ ２０１３年 ８月 ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ） Ａｕｇ．　２０１３ 基于扩展卡尔曼滤波器的液压驱动器状态估计 孙广彬，王　宏，佟　琨，黄海龙 （东北大学 机械工程与自动化学院，辽宁 沈阳　１１０８１９） 摘　　　要：本文的液压驱动器属于不可观测的非线性系统，普通的状态观测器难以胜任系统的状态估计， 故采用扩展卡尔曼滤波器对液压缸活塞腔和杆腔压力进行估计．建立了液压系统的４阶非线性状态空间模 型，用高斯－牛顿法拟合模型参数，用关节角度信号通过扩展卡尔曼滤波器估计液压驱动器状态．仿真结果表 明该方法可以精确估计液压缸压力，实验结果显示该方法估计的关节扭矩接近测量值；从而验证了扩展卡尔 曼滤波器估计液压系统状态的有效性，为基于状态的故障诊断和液压驱动器控制提供了一定的借鉴． 关　键　词：液压驱动器；非线性系统；扩展卡尔曼滤波器；状态估计；高斯－牛顿法 中图分类号：ＴＰ２４２　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００５－３０２６（２０１３）０８－１１６１－０５ ＳｔａｔｅＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＲｏｂｏｔＨｙｄｒａｕｌｉｃＡｃｔｕａｔｏｒＢａｓｅｄｏｎＥｘｔｅｎｄｅｄ ＫａｌｍａｎＦｉｌｔｅｒ ＳＵＮＧｕａｎｇｂｉｎ，ＷＡＮＧＨｏｎｇ，ＴＯＮＧＫｕｎ，ＨＵＡＮＧＨａｉｌｏｎｇ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ＆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０８１９，Ｃｈｉｎａ． Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ：ＷＡＮＧＨｏｎｇ，ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，Ｅｍａｉｌ：ｈｇｗａｎｇ＠ｍａｉｌ．ｎｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｈｙｄｒａｕｌｉｃａｃｔｕａｔｏｒｉｎｔｈｉｓｗｏｒｋｉｓａｎｕｎｏｂｓｅｒｖａｂｌｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍ，ｆｏｒｗｈｉｃｈａ ｎｏｒｍａｌｏｂｓｅｒｖｅｒｉｓｉｎｆｅａｓｉｂｌｅ．ＴｈｅｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ（ＥＫＦ）ｗａｓｔｈｕｓａｄｏｐｔｅｄｔｏｅｓｔｉｍａｔｅ ｐｒｅｓｓｕｒｅｓｉｎｐｉｓｔｏｎａｎｄｒｏｄｃｈａｍｂｅｒｓｏｆｔｈｅｃｙｌｉｎｄｅｒ．Ｔｈｅ４ｔｈｏｒｄｅｒｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｔａｔｅｓｐａｃｅｍｏｄｅｌ ｗａｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄａｎｄｉｔｓｐａｒａｍｅｔｅｒｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｅＧａｕｓｓＮｅｗｔｏｎｍｅｔｈｏｄ．Ｔｈｅｓｔａｔｅｏｆｔｈｅ ｈｙｄｒａｕｌｉｃａｃｔｕａｔｏｒｗａｓｅｓｔｉｍａｔｅｄｕｓｉｎｇｊｏｉｎｔａｎｇｌｅｂａｓｅｄｏｎｔｈｅＥＫＦ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｓｔｉｍａｔｅｔｈｅｃｙｌｉｎｄｅｒｐｒｅｓｓｕｒｅｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．Ｔｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｊｏｉｎｔｔｏｒｑｕｅｉｓｃｌｏｓｅｔｏｔｈｅｍｅａｓｕｒｅｄｏｎｅ，ｗｈｉｃｈｖｅｒｉｆｉｅｓｔｈｅｖａｌｉｄｉｔｙ ｏｆｅｓｔｉｍａｔｉｎｇｈｙｄｒａｕｌｉｃｓｔａｔｅｓｂｙｔｈｅＥＫＦ．Ａｒｅｆｅｒｅｎｃｅｆｏｒｓｔａｔｅｂａｓｅｄｆａｕｌｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆａｈｙｄｒａｕｌｉｃａｃｔｕａｔｏｒｉｓｔｈｕｓｐｒｏｖｉｄｅｄ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｙｄｒａｕｌｉｃａｃｔｕａｔｏｒ；ｎｏｎｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍ；ｅｘｔｅｎｄｅｄＫａｌｍａｎｆｉｌｔｅｒ；ｓｔａｔｅｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ； ＧａｕｓｓＮｅｗｔｏｎｍｅｔｈｏｄ 　　液压驱动器能实现硬件意义上的低阻抗，具有 由于液压系统有些内部状态不容易直接测量 ［１］ 或者测量成本较高，所以有必要对内部状态进行 功率体积比较高、负载刚度较大等优点 ，因此很 多科研工作者致力于液压驱动的研究．Ｂｅｎｔｉｖｅｇｎａ 估计．扩展卡尔曼滤波器可用于含白噪声的非线