基于叠栅条纹光电信号的全微分测速方法

为了提高光电编码器速度检测精度,设计了一种基于叠栅条纹光电信号的编码器测速方法。结合全微分方程,建立叠栅条纹光电信号测速模型。分析了影响编码器测速精度的主要因素,并对比不同误差对测速精度的影响。结合测速模型设计改进算法,并完成系统实现。实验结果表明:对某21位光电编码器进行测速实验,将测速误差均方根由0.0367 rad/s降低到0.0216 rad/s。此方法测量速度快,测速精度高,适合实时性要求较高的控制场合。     

莫尔条纹光电信号的非线性跟踪微分测速方法

为了实现在低速情况下系统速度的检测,提出了一种基于莫尔条纹光电信号和非线性跟踪微分器的测量角速度和角加速度的方法。首先,分析了莫尔条纹光电信号特性;然后结合非线性跟踪微分器理论,对编码器输出的光电信号进行滤波和相位补偿;最后,将两级非线性跟踪微分器级联,同时得到速度和加速度。实验结果表明:该方法增加了低速时采样频率,提高了速度测量的平稳性、精度和实时性。将该方法应用于某采用21 位编码器作为角度传感器的系统中,成功实现了速度及加速度地检测。当速度降低到0.001 7（）/s 时,设置采样时间为5 ms,则采样频率为通常方法的20 倍,更好的解决了低速系统对测速平稳性、精度和实时性的要求。     

基于FPGA的速度和位置测量板卡的设计与实现

针对增量式光电编码器经典速度测量算法M／T法低速采样时间过长和位置测量算法精度不高的问题,本文基于定采样周期M/T法设计实现了速度和位置测量板卡。采用Xilinx公司的XC3S400FPGA为核心控制芯片进行设计,并设计PCI04总线接口实现板卡与控制器的数据通信。该板卡接收处理光电编码器的反馈脉冲得到速度和位置参数,将数据通过PCI04总线接口传递给控制器。实验表明,板卡的最小采样时间达到1ms,并且位置测量精度可达5×10^-5。     

交流电机变频调速讲座 第九讲 无速度传感器控制的异步电动机调速系统

凡是高性能的交流调速系统,无论是矢量控制系统,还是直接转矩控制系统或其他系统,都需要转速调节和转速反馈,因而需要能提供转速检测信号的转速传感器,例如提供模拟转速信号的测速发电机、提供数字转速信号的光电和磁性编码器等。然而在电动机轴上安装转速传感器需要保证传感器轴与电机轴的同心度,同心度不好将影响测速的精度;编码器是精密度高的设备,在温差较大、     

一种GPS高精度测速方法

GPS技术的发展对GPS接收机的测速精度提出了更高要求,普通测速算法中采用的多普勒为平均多普勒,已不能满足观测时刻高精度测速的需求。针对这一问题,提出了一种改进的GPS高精度测速方法,通过推导观测时刻的多普勒和对接收机运动状态的估计来达到高精度测速结果的输出。将改进算法移植到接收机中对接模拟器进行速度精度测试,结果表明该算法相较于普通测速算法能够提高测速精度,证明了提出算法的有效性和可实现性。     

基于DSP的光电编码器自动检测系统

传统的光电编码器的精度检测利用平行光管和多面体,其缺点是检测时间长,需要有经验的师傅;编码器误码检测则通过旋转编码器,使二进制灯排逐次进位,同样监测效率低,且容易错判。文中设计了一套光电编码器自动检测系统,基准编码器、电机和被检编码器同轴连接,其中24位基准编码器作为精度检测基准和位置反馈元件构成闭环系统,以DSP为核心的控制器控制自动检测系统工作在两种模式下,精度检测工作在位置模式下,错码检测工作在速度模式下,可以检测精度的同时对错码进行判别。采用该系统对两台14位编码器进行检测,实验结果表明精度检测数据与采用平行光管精度检测数据一致。该系统可提高检测效率,缩短编码器设计周期,可以推广到其他型号编码器调试与检测中。     

虚拟编码器在智能车上的应用

本文针对第一届"飞思卡尔"杯全国智能车邀请赛的模型车的特定需求,提出了基于单片机的虚拟编码器的测速方法,并对其设计思想、硬件原理与软件实现进行了详细的论述.通过与光电编码器在实际应用中的比较,体现了该虚拟编码器在速度检测方面的准确性与高精度的特点.     

基于光电编码器的速度反馈与控制技术

对常用的速度反馈手段进行了分析比较，介绍了以光电编码器实现速度反馈的工作原理和控制方法，分析了高精度的M／T测速法。介绍了高性能单片ADUC824在数字控制系统中的应用。     

提高光电轴角编码器细分精度的改进粒子群算法

为提高光电轴角编码器的细分精度及莫尔条纹光电信号的细分倍数,设计了一种基于改进粒子群算法的信号正弦性修正方法。首先,根据莫尔条纹光电信号的数学模型,分析信号质量指标对细分误差的影响;并从编码器的制作、调试、使用等环节出发,指出信号细分误差产生的根本原因;然后,对改进粒子群算法的基本原理和实现步骤做了具体阐述;最后,以21 位光电编码器为实验对象,依据其精码转换的方波信息实现精码信号的自适应采样,同时应用改进算法对采集的编码器原始光电信号进行数据预处理,通过辨识信号模型中的3 个待定参量,直接实现信号等幅性偏差、稳定性偏差、正交性偏差的修正;对算法处理后的莫尔条纹信号进行细分精度检测,实验结果表明:编码器细分误差峰值由19.08降低到2.86,细分精度明显提高。     

小型光电编码器的高分辨力细分技术

为了实现在不增加体积和重量的前提下提高小型光电编码器分辨力和细分精度,对光电编码器高分辨力细分技术进行了研究。首先,分析了影响小型光电编码器分辨力及细分精度的主要因素;其次,利用ADC841单片机对A/D转换的增益误差和失调误差进行修正;最后,优化电子学细分算法,设计出小型光电编码器高分辨力的信号处理电路。实验结果表明,该设计可以实现编码器精码信号的1 024细分,细分周期误差的峰峰值由163减小到70;将外径为40 mm的小型光电编码器分辨力提高4倍至4.98,精度提高至30。设计的编码器细分方法,电路结构简单、细分数高,可应用于对体积和重量有严格要求的绝对式和增量式光电编码器中。     

基于DSP和FPGA的望远镜伺服控制系统设计

针对交流永磁同步电机驱动的大型望远镜的高精度、低速平稳运行问题,研制了一套基于浮点数字信号处理器（DSP）和现场可编程逻辑门阵列（FPGA）的驱动控制器。该控制器以DSP 作为主控制器,FPGA 作为协控制器,主控制器完成控制算法、接受指令等功能,协控制器实现PWM 产生、电流采集、速度检测等功能。根据永磁同步电机矢量控制原理建立了永磁同步电机的数学模型,进行了永磁同步电机控制器的硬件设计;在硬件设计的基础上,采用自适应PI 对望远镜的低速控制性能进行了研究。实验结果表明:当望远镜以32.4 （）/s 匀速运行时,速度波动范围为0.648 （）/s;当对望远镜做最大速度为1（）/s,最大加速度为1（）/s2 的正弦引导时,最大引导误差为9.72 ,引导误差RMS 值为3.24 ;该驱动控制系统能够实现望远镜的低速平稳运行,满足大型望远镜伺服控制系统的性能要求。     

一种基于摄像头的自动导航车系统的设计

以单片机为主控芯片的智能导航车系统,采用单片机MC9S12DG128B作为核心,小型直流电机作为驱动元件。通过增量式旋转编码器测速,构成带速度反馈的伺服控制系统。利用增量式PID算法进行速度调节,使用舵机控制智能车的转向,系统以CCD摄像头作为路径识别装置,通过图像识别提取路径信息。并且提出引入动态阈值的计算方法,经过测试证明:系统能很好地完成路径识别,具有良好的抗干扰性。     

基于ESO的导引头稳定平台双积分滑模控制

为了提高导引头稳定平台抗扰性及速度稳态跟踪性能,提出了一种基于扩张状态观测器（Extended State Observer,ESO）的双积分滑模控制器（Double Integral Sliding Mode Controller,DISMC）。首先,采用二阶扩张状态观测器对系统的未知扰动进行估计;然后,采用了双积分滑模控制器实现了系统的低稳态误差跟踪,同时采用了改进的幂次趋近律来削弱控制系统的抖振影响;最后,采用导引头稳定平台进行目标跟踪实验和隔离度性能测试。实验结果表明,与传统基于扰动观测器（Disturbance Observer,DOB）的PI控制方法相比,跟踪3（）/s的梯形波时,在提出的控制器作用下速度跟踪快速性提高了48 ms,跟踪误差标准差提高了0.0131（）/s。同时用转台模拟弹体扰动分别为sin（t）、3sin（5t）、7sin（2t）时,系统的隔离度分别提高了2.91%、0.45%、0.7%,表明基于扩张状态观测器的双积分滑模控制器对导引头稳定平台具有较强的抗扰性和较好的跟踪性能。     

半捷联导引头机电平台观测器的角速率估计

为准确获取半捷联图像导引头视线角速率,构建了Kalman观测器对电机平台进行框架角速率估计。首先,根据半捷联导引头稳定跟踪原理,建立了以Kalman观测器为状态反馈的数学模型;其次,根据编码器误差特性,应用最优估计理论计算分析了估计精度与观测器参数之间的关系;再次,在保证稳定平台带宽的前提下,设计了两种不同采样率下的Kalman观测器;最后,进行了数字仿真实验验证。结果表明:在2 000 Hz采样率下,估计算法角速率精度为0.098 9 ()/s,优于200 Hz采样率下的0.301 3 ()/s;两种采样率下导引头带宽均为59.6 rad/s,平台隔离度为1.5%。提高导引头稳定系统采样率并与相应控制参数匹配,能有效提高平台角速率估计精度。     

基于径向基函数神经网络的高精度基准编码器误差补偿

高精度角度基准编码器的角度误差,对小型绝对式光电编码器误差检测装置的测量精度有着重要的影响。影响基准编码器角度误差的因素众多,难以用准确的数学模型来描述。为此提出一种通过径向基函数神经网络进行误差修正的方法。首先,为增加基准编码器检测采样点,使用多种多面体对基准编码器进行检测,并将误差合成在同一坐标曲线上。然后,利用检测误差结果作为训练样本,建立径向基函数神经网络模型,使其输出逼近真实角度。最后,通过补偿电路的设计,对小型编码器误差检测装置的基准编码器进行补偿。实验表明,补偿电路的处理速度快,实现简单,不受算法复杂度影响。补偿后的编码器精度提高了2 倍,有效改善了检测装置的检测精度。     

基于自适应自抗扰控制技术的2 m望远镜K镜的速度控制研究

为了满足2 m望远镜系统中消旋K镜伺服系统的速度控制性能,提出一种基于控制律参数自适应的自抗扰控制新方法。首先,基于速度回路被控对象,设计了二阶线性扩张状态观测器,以实现对扰动的实时观测;然后,为了提高速度环动态和稳态性能,采用回归分析方法,设计了控制律参数基于输入速度变化而自适应调整的比例控制器;最后,搭建了消旋K镜伺服控制实验系统,在速度阶跃信号激励下开展实验研究。结果显示:与传统PI和自抗扰控制器相比,系统以0.001（）/s速度运行时,稳定时间从7.3 s、3.2 s减少至0.9 s;以10（）/s速度运行时,系统超调量从8%、62%降低至无超调;在中低频段的扰动抑制能力最大提高了23 dB,性能得到了提高,可满足K镜伺服系统高精度的速度控制性能要求。     

基于光纤陀螺的转台周期性误差抑制方法

为抑制测角系统周期性测量误差对光电跟踪系统速度平稳性和成像效果的影响,采用光纤陀螺系统建立误差模型和误差补偿器,对系统进行误差补偿控制。首先,对测角系统测量结果中含有周期性误差的机理进行分析,建立了周期性测角误差的数学模型;其次,采用高精度光纤陀螺建立了一套基于傅里叶理论的角度测量误差模型采集系统,并通过七个步骤提取了测角误差模型的具体表达式;然后,根据提取的测角误差表达式,分四个步骤对系统周期性误差进行补偿控制。最后,通过跟踪成像实验来验证控制补偿的有效性。实验结果表明,跟踪速度误差的最大值降低到0.04 ()/s,比未补偿控制时降低了8倍左右,满足光学成像系统速度误差小于0.1 ()/s的要求,条纹成像效果得到了明显改善。     

光纤陀螺温度漂移自适应网络模糊推理补偿

温度漂移是影响光纤陀螺精度的重要因素之一。在对光纤陀螺温度漂移特性进行实验分析的基础上,对零偏温度漂移进行了多项式拟合补偿。为了解决传统曲面拟合方法无法精确描述标度因数温度漂移与温度、转速之间的关系导致其补偿精度低的问题,提出了一种基于自适应网络模糊推理的光纤陀螺温度漂移补偿新方法。该方法基于模糊逻辑,结合最小二乘和误差反向传播混合算法,设计了自适应网络模糊推理系统,从而有效提高了光纤陀螺温度漂移补偿精度。实验结果表明,在-30～60 ℃温度范围和-165～165 （）/s 载体角速率范围,应用新方法对光纤陀螺温度漂移进行补偿,得到的训练误差均方根不超过0.003 （）/s,预测误差均方根不超过0.005 （）/s。     

A micropower programmable DSP using approximate signal processing based on distributed arithmetic

A recent trend in low-power design has been the employment of reduced precision processing methods for decreasing arithmetic activity and average power dissipation. Such designs can trade off power and arithmetic precision as system requirements change. This work explores the potential of distributed arithmetic (DA) computation structures for low-power precision-on-demand computation. We present an ultralow-power DSP which uses variable precision arithmetic, low-voltage circuits, and conditional clocks to implement a biomedical detection and classification algorithm using only 560 nW. Low energy consumption enables self-powered operation using ambient mechanical vibrations, converted to electric energy by a MEMS transducer and accompanying power electronics. The MEMS energy scavenging system is estimated to deliver 4.3 to 5.6 /spl mu/W of power to the DSP load.