伺服系统等占空比任意小数分频研究

在伺服系统中,需要将电机尾端或执行机构上的编码器信息按照特定分频比实时分频输出给上位控制器。本文研究了一种基于硬件逻辑的等占空比自适应分频方法,该方法在自适应任意小数、分数或整数等实数分频系数的同时,保证分频后的脉冲输出恒定50%占空比,且兼容通讯式和脉冲型编码器类型。此外,所研究的积分双模前置分频法将双模前置方法和积分分频方法进行了算法上的统一,该算法兼顾了积分分频方法的高效性和双模前置法的通用性,克服了传统双模前置等方法中占用硬件逻辑较多和分频延时的缺陷。仿真和实验结果验证了所研究方案的可行性和有效性。     

钢骨高强混凝土框架边节点的损伤分析

目的为了研究钢骨高强混凝土柱／钢筋高强混凝土梁框架边节点的损伤发生、发展情况．方法利用损伤原理，根据试验情况，对钢骨高强混凝土柱／钢筋高强混凝土梁框架边节点的损伤进行研究。结果建立一种适合低周期反复荷载作用下的损伤模型，并进行了损伤与弦转角的关系分析，从而对其损伤机理、损伤过程及损伤的影响因素有更进一步的了解．结论建立了HSRC柱／HRC梁框架边节点在低周反复荷载作用下的损伤模型．结构的损伤经历3个阶段，在其他条件都相同而轴压比不同的情况下，轴压比越大其损伤值越大，其延性也越差；在其他条件都相同而核心区配箍率不同的情况下，核心区配箍率越小其损伤值越大，其延性也越差．     

一种新型S加减速算法研究

加减速控制是运动控制系统开发的关键技术之一。传统的梯形加减速算法在加减速阶段的起点和终点处存在加速度突变,电动机在运转时存在刚性冲击。传统的7段S形加减算法,将加减速度阶段分成3部分,利用3部分加速的变化规律不同产生S形速度曲线,该算法计算复杂且加速度不连续。为此,提出了一种新型的S形曲线加减速算法,该方法是利用三角函数在梯形速度轨迹上拟合1条S形速度曲线,该算法计算简单并且能够输出连续的速度和加速度。在贝加莱运动控制系统下对所提出的方法进行验证,实验结果表明,所提出的算法在较小的运算量下,能够获得平滑的速度和加速度。     

振镜伺服系统带宽提升方法研究

激光振镜系统中一般要求电机需满足2°/200 Hz高频响应,传统PID控制方法难以满足小惯量、低幅值、高频率的电机控制要求。因此,为提高位置环、电流环带宽及系统响应速度,研究和应用了多采样更新策略、电流预测控制算法、基于多采样死区补偿算法,多种控制方式融合并应用于定制永磁同步电机,在振镜伺服系统中实现200 Hz位置环的低幅值高频正弦振动。提出的前后向差分方法实现电流预测控制算法和基于多采样死区补偿算法过程重合,未明显增加计算量。所提方法在Matlab/Simulink中验证了可行性和正确性,并搭建实验平台验证了该方法的有效性,取得良好的控制效果,对于伺服系统的高频响应应用具有借鉴意义。     

基于自适应扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机超低速控制

在使用低精度编码器的条件下,为获得永磁同步电机良好超低速控制性能,提出了一种适用于宽转速、高噪声环境下,获得伺服驱动系统瞬时转速、角位移和等效负载转矩的在线估计方法。通过构建基于扩展卡尔曼滤波器的最优状态估计器,在线辨识系统转动惯量及迭代更新估计器系数矩阵,实现了准确、实时和稳定的状态估计。仿真和试验结果表明,该算法可获得良好的低速控制性能,并对环境噪声和系统建模误差具有良好的鲁棒性。     

基于PSO-SVR算法的工业机器人分级标定方法

为了提高六自由度机器人在应用中的定位精度,提出一种提高机器人绝对定位精度的分级标定方法。该方法第一阶段进行几何参数误差的标定,以改进的Denavit-Hartenberg(MD-H)模型为基础,加入减速比和耦合比的因素建立了完整的工业机器人几何参数误差模型,之后采用Levenberg-Marquarelt(LM)算法辨识出机器人的几何参数误差并计算出剩余残差;第二阶段建立基于粒子群—支持向量回归(PSO-SVR)算法的剩余误差预测模型,来预测并补偿修正几何参数后剩余的残留误差。最后,以六自由度工业机器人进行试验验证,经过分级标定后机器人末端中心点的平均位置误差由5.866 mm减少到0.211 6 mm,最大位置误差由10.322 9 mm减少到0.699 9 mm,验证了该标定算法的正确性和有效性。     

基于刚性表的伺服速度环参数整定策略研究

基于系统串联矫正理论,推导出速度环的控制性能由系统惯量和期望带宽两方面决定。在对伺服系统电流环、速度环建模的基础上,结合带衰减因子的最小二乘惯量辨识方法,提出了基于刚性表的速度环参数整定方法,该方法建立了单一刚性参数与速度环期望带宽、负载类型的等效关系,克服了传统方法仅适应于特定负载类型的缺点,且使工程应用中的速度环参数调试复杂度大幅降低。实验结果验证了所研究的速度环参数整定方法的可行性和有效性。     

永磁同步电机的转动惯量辨识及状态估计

为提高永磁同步电机伺服系统的动态性能和鲁棒性,研究了基于模型参考自适应系统的转动惯量辨识方法以及基于卡尔曼滤波器的自适应状态估计策略。提出了一种适用于宽转速、高噪声环境下的电机角速度、角位移和负载扰动转矩的在线估计方法,分析了该方法的抗干扰能力以及系统参数变化对估计效果的影响,并通过辨识出的伺服系统转动惯量对卡尔曼滤波器的系数矩阵进行实时更新,实现了转动惯量自适应状态估计。仿真和实验结果表明该算法在速度分辨率、实时性和抗干扰能力上均优于传统M／T方法。     

凸轮轮廓测试实验台计算机监控系统设计

选用泓格7080、7050模块进行数据采集和数据输出,采用基于最小二乘法的三次非均匀B样条曲线进行数据加工,使用VB控件和Access数据库完成数据查询、参数设置以及系统帮助.该系统实现凸轮轮廓测试自动化,提高了生产效率.     

基于FPGA+ARM的永磁同步电动机高精度转速检测

为了满足高性能伺服系统对速度反馈精度的要求,提出了一种基于FPGA+ARM的永磁同步电动机高精度转速检测方法.利用FPGA并行处理的优势,同时检测编码器反馈信号完整周期个数及非完整周期长度,从而弥补了使用传统微处理器编码器接口无法测量非完整周期长度的问题,既提高了速度检测的精度,又提高了系统的响应速度.该方法用于伺服电机转速检测,并与M/T法检测速度进行对比.实验结果表明,该方法检测出的速度精度较高,对于提高速度反馈精度,改善伺服系统的控制性能具有实际意义.