基于虚拟仪器的机械压力机制动性能检测系统研究

针对机械压力机制动性能对其安全性能的影响,依据标准对机械压力机制动性能检测技术进行了研究,提出了一种基于虚拟仪器的机械压力机制动性能检测系统。该系统采用增量式光电编码器感应压力机曲柄轴转动状态,采用霍尔传感器感应紧急制动开关状态,以基于虚拟仪器技术的Lab VIEW软件作为编程工具,设计了一套机械压力机制动性能检测软件,实现了压力机制动响应时间及曲柄制动角的检测,并在实际压力机检测中进行了理论和实例验证。研究结果表明,系统实现了压力机制动响应时间及曲柄制动角的准确检测,该方案能有效地降低编程工作量,提高系统的可靠性和稳定性,为评价压力机的制动性能、安全保护性能提供了可靠的保证。     

电梯旋转编码器性能自动检测系统的设计

介绍旋转编码器性能自动检测系统的工作原理、硬件设计和软件设计。利用运动控制技术,以20位高精度增量式光电轴角编码器为基准元件,该系统可自动完成对14位以下的旋转编码器性能的检测。     

基于FPGA的增量式编码器误差自动检测系统

为提高增量式编码器检测精度和效率,实现增量式编码器的自动检测,设计一种基于FPGA的增量式光电编码器自动检测系统,该检测系统能够快速地检测出被检增量式光电编码器的均匀性和正交性误差。首先,利用无刷直流电机带动被检增量式编码器匀速转动;其次,利用FPGA构成高速数据采集系统,自动采集被检编码器的相关数据,并计算出均匀性与正交性误差;最后,通过LCD液晶显示屏显示检测结果。实验结果表明:该检测系统可以准确地检测出分辨力为40″的增量式编码器误差。     

脉冲编码器、测速发电机性能自动测试分析系统

脉冲编码器、测速发电机是传动系统中常用的速度传感器,其性能分坏直接影响控制系统的品质指标。本文设计实现了一种基于微机脉冲编码器,测速发电机性能自动测试系统,对该系统的硬件构成和软件分析功能进行了详细讨论。     

贴片机运动控制系统的硬件设计

针对贴片机发展的高性能运动控制要求,设计了一种基于“DSP＋FPGA”结构的运动控制系统.系统采用DSP为核心控制芯片,完成系统的多轴协调运动及插补功能,实现高性能运动控制算法.通过光电编码器反馈信号构成系统的位置闭环控制,采用FPGA扩展外部编码器处理模块,对编码器信号进行处理.最后搭建伺服电机运动实验平台对控制系统性能进行验证.经实验验证,该控制系统具有较高的柔性及实时性,适用于高速高精度的贴装运动控制系统.     

空间光学遥感器偏流机构控制单元的闭环实时模拟检测

摘要：为了实时地检测空间偏流机构驱动单元的功能、性能和可靠性,提出了一种应用FPGA并行闭环实时高速检测驱动单元的方法。结合计算机技术,设计了偏流驱动单元的检测系统。该系统应用高速AD电路将驱动信号采入FPGA中进行分析,获取控制脉冲,同时模拟编码器信息反馈给驱动单元,并将控制脉冲和模拟编码器信息传送给计算机进行检测。对控制脉冲频率为1.2kHz、编码器最小反馈间隔10ms和反馈偏差在±1码值之内的偏流驱动系统进行实际检测,结果表明：可实时准确地监视空间相机偏流驱动单元的工作状态,检测出各种驱动错误,完全适用于空间相机偏流驱动单元的闭环实时检测需要     

基于DeviceNet技术的绝对值编码器参数设置解决方案设计

介绍了DeviceNet现场总线的技术特点以及Hengstler绝对值编码器在核电站核燃料转运装置系统中的应用,针对以往编码器参数设置方法繁琐且易出错的缺陷,提出一种基于DeviceNet技术的绝对值编码器参数设置设计方案.通过工程样机实践证明:该设计方案最大限度的满足调试工程师以及现场操作员对绝对值编码器参数设置的功能要求,且具有操作简单方便、可靠性强等特点.     

基于编码器的四辊平整机延伸率检测系统

介绍了一种基于编码器实现的冷轧带钢四辊平整机延伸率检测系统。该系统通过脉冲编码器检测四辊平整机进出口张紧辊的转速,编码器输出脉冲经SIMATIC FM350-1功能模块进行高速采集,再经计算机运算控制单元进行平整机延伸率的计算,并通过数码显示器实时地显示带钢的延伸率。实际应用结果表明,该系统的检测误差可控制在-0.04%～0.05%,完全满足实际生产需要。系统在运行过程中表现出稳定可靠、快速准确、成本低等诸多优点,具有很高的推广和应用价值。     

电机转速自适应测量方法及其在DSP上的实现

本文在分析几种常用的基于编码器测速方法的基础上,提出了一种高性能的自适应速度测量方法.该方法选择一个可变的时间周期和编码器脉冲数来测量单位时间内的编码器脉冲数,再通过简单的计算得到转速的测量值.数字信号处理器(DSP)芯片集成有正交脉冲编码电路,并且数据处理速度快,实时性强.本文中提出的方法在电机控制专用DSP芯片TMS320 LF2407A上进行了实现.实验研究表明,可以在提高低速时的测速准确度的同时,提高系统的响应时间.该方法已经在自主研发的全数字伺服驱动系统中得到了成功应用.     

XGBoost机器学习在光电编码器误差补偿中的应用

光电编码器检测系统的误差主要受基准光电编码器测角误差、数据采集误差、检测系统同轴误差影响。其中，基准光电编码器的测角误差可进行补偿。因此设计了一种基于极度梯度提升树（extreme gradient boosting,XGBoost）机器学习的算法用来补偿基准光电编码器的误差。经该算法补偿后，静态精度提高了35倍，标准差由3.62″减小至0.13″，最大误差值由5.53″降低至0.39″。与传统的误差反传（back progagation,BP）神经网络算法以及径向基函数（radial basis function,RBF）神经网络算法补偿效果相比，XGBoost的补偿效果更优。XGBoost机器学习算法有效降低了基准光电编码器的测量误差，提高了光电编码器检测系统的检测精度。