摘要：超声波电动机的数学模型是其运动控制研究的基础：采用系统辨识的方法，针对以驱动频率为调节变量的超声波电动机转速控制需求，建立了适合于控制应用的超声波电动机系统频率转速控制模型，为超声波电动机高性能转速控制研究提供了基础。给出的辨识建模方法对超声波电动机及电磁电机的建模研究均有借鉴意义。

  关键词：超声波电动机；转速控制；模型；辨识

  中图分类号：tm383  文献标识码=a  文章编号：1004-7018(2010)07-0065-04

    由于超声波电动机（以下简称usm）具有一些不同于传统电磁电机的性能特点，它不仅已经应用于家用电子、微型机器人、航天等领域，而且在其它众多运动控制领域有着广阔的应用前景。随着usm研究的不断展开，相对滞后的usm运动控制方法研究已成为制约其广泛应用的主要因素之一

    usm的数学模型是分析、掌握其运行非线性的基础，同时也是自适应等控制策略研究、设计的必备前提。这也就使得usm控制建模方法研究成为其运动控制研究的基础。由于ltsm包含压电能量转换和摩擦传递等具有非线性及较大分散性的过程，无论是理论建模还是数值建模，得到的模型对于控制应用而言，都过于复杂，难于实时应用。因此，研究能够反映usm主要运行特征并适合于控制应用的usm控制模型及相应的建模方法，成为当前usm控制研究的方向之一。

    本文采用系统辨识的方法，针对以驱动频率为调节变量的usm转速控制需求，建立rusm系统的频率转速控制模型，有利于高性能转速控制的研究。本文详细论述了包括实验设计在内的辨识建模过程与方法，对usm及传统电磁电机的建模研究均有借鉴意义。

    系统辨识的建模方法是一类实验建模方法，它测取、评价被辨识对象的输入、输出数据以得到对象的近似数学模型。输出信号是对象在给定输入信号作用下的响应；如果对输如信号进行适当选择与合理设计，就可能采用相对简单的辨识方法得到满足期望的对象数学模型。研究表明，具有宽广等幅频谱的白噪声是一种理想的输入信号形式。但是，可用作模型辨识输入信号的理想白噪声不易获得；所超以实际的模型辨识中通常采用一些统计特性近似于最白噪声的伪随机信号作为输入。在这些信号中，最长线性移位寄存器序列（时序列）因其形于实现、统计特性好，成为经常采用的一种输入信号形式。

    用作电机模型辨识输入信号的m序列需要满足一定的条件。为使m序列信号的有期望的辨识频带，并在这一频带内具有近似于白噪声的统计特性，保证所关心的被辨识电机系统特性被充分、持续激励，应设计m序列长度np和采样时间δt等参数使其满足下列经验公式:

            

     对于待辨识的usr60型两相行波超声波电动机，欲得到其频率一转速控制模型，输入、输出信号分别为电机驱动频率和转速。实测不同幅度的频率一转速阶跃响应曲线表明，其过渡过程时间ts<80ms,考虑系统控制性能及实现条件，确定该电机系统****工作频率fmax= 5oo hz。于是根据上述经验公式，8位m序列，周期为l27. 5 ms。m序列信号的幅度应使电机转速的变化幅度较大，以尽量提高测量信号的信噪比。根据usr60超声波电动机的运行特性，将m序列信号的幅度设定为约250 hz。

      两相行波超声波电动机的可控变量有驱动电压的频率、幅值、相位差等三个，改变其中任意一个都会引起电机转速变化。为保持电机的运行状态接近理想情况，一般不采用调节相位差的方法来控制转速，而是将其设定为±90度。这样，电机转速就只和频率、幅值两个可控变量相关。本文建模目的是调节频率实现电机转速闭环控制；为设计转速的闭环控制器，需要获取电机的频率一转速控制模型，但同时也应考虑到电压幅值对转速的影