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基于图像检测的光伏面板自清洁系统设计与实现
设计应用esign & ApplicationD基于图像检测的光伏面板自清洁系统设计与实现*Design and implementation of solar panel self cleaning system李晨阳,曹子卿,洪章富,陈沛雯,钟张佳玟,董笑凡(上海大学 工程训练国家级实验教学示范中心,上海 200044)摘 要:光伏面板受到环境中扬尘、积雪等影响,表面易沾染杂质,导致发电效率降低。
日晒会使面板出现裂纹和热斑,严重破坏电池组件甚至系统。
目前市面上的太阳能板修正产品只能单一实现清洁功能,并且无法脱离人工而实现自动化。
本文旨在针对光伏面板的日常维护进行机械智能化设计,研制一套集用户前端、远程控制、自动清洗、智能图像检测为一体的全自动智能清洁光伏面板装置。
关键词:光伏面板;全自动;清洁;图像检测0 引言随着太阳能产业的迅速发展,其使用规模不断扩大。
光伏面板表面沾染的扬尘、积雪等杂质会使其发电效率大幅降低。
此外,经过长时间的日晒,其表面会出现裂纹及热斑,可能严重破坏太阳电池组件,甚至造成不可预估的灾难,所以极有必要进行实时热斑检测。
市场调查显示,目前太阳能板维护装置只能实现清洁功能,故现迫切需要一套兼具清洁和检测功能的太阳能板机构,以最大限度地优化现有设备。
对家庭而言,可直接实时检测太阳能板表面并进行简单操作,降低发生事故的风险。
对于企业而言,可以达到定时清扫太阳能板及自动查找裂纹的功能,最大限度地提高经济效益。
1 光伏面板清洁与监测系统分析与设计1.1 系统需求分析目前世界上普遍认为晶硅光伏电池的平均寿命是25~30年,非晶硅光伏电池的寿命也在15~20年以上,其他材料的太阳能光伏板使用寿命也被认为在20~30年左右。
影响太阳能光伏板使用寿命的原因主要有光伏电池效率衰减(晶硅光伏组件效率衰减一般平均为0.5%~ 1%);组件内部电池脱焊,由于太阳电池片之间的间距设计不合理或焊接质量不良,且组件昼夜间温差使焊带和电池之间每天都要经历热胀冷缩的运动,最终导致焊带和电池片焊接脱焊而导致组件报废;太阳能光伏组件工作环境恶劣,日温差:-30~+70 ℃;由于太阳电池片之间的间距设计不合理或焊带质量不良,导致由于组件昼夜间温差使焊带每天都要经历热胀冷缩的弯折运动;恶劣气候对光伏组件的破坏:昼夜、东西温差、风沙、雪荷载等。
电机算法合集(梯形整流换向、正弦整流换向、AC电机控制算法……)
电机算法合集(梯形整流换向、正弦整流换向、AC电机控制算法……)BLDC电机控制算法无刷电机属于自換流型(自我方向轉換),因此控制起来更加复杂。
BLDC电机控制要求了解电机进行整流转向的转子位置和机制。
对于闭环速度控制,有两个附加要求,即对于转子速度/或电机电流以及PWM信号进行测量,以控制电机速度功率。
BLDC电机可以根据应用要求采用边排列或中心排列PWM信号。
大多数应用仅要求速度变化操作,将采用6个独立的边排列PWM信号。
这就提供了最高的分辨率。
如果应用要求服务器定位、能耗制动或动力倒转,推荐使用补充的中心排列PWM信号。
为了感应转子位置,BLDC电机采用霍尔效应传感器来提供绝对定位感应。
这就导致了更多线的使用和更高的成本。
无传感器BLDC控制省去了对于霍尔传感器的需要,而是采用电机的反电动势(电动势)来预测转子位置。
无传感器控制对于像风扇和泵这样的低成本变速应用至关重要。
在采有BLDC电机时,冰箱和空调压缩机也需要无传感器控制。
空载时间的插入和补充大多数BLDC电机不需要互补的PWM、空载时间插入或空载时间补偿。
可能会要求这些特性的BLDC应用仅为高性能BLDC伺服电动机、正弦波激励式BLDC电机、无刷AC、或PC同步电机。
控制算法许多不同的控制算法都被用以提供对于BLDC电机的控制。
典型地,将功率晶体管用作线性稳压器来控制电机电压。
当驱动高功率电机时,这种方法并不实用。
高功率电机必须采用PWM控制,并要求一个微控制器来提供起动和控制功能。
控制算法必须提供下列三项功能:•用于控制电机速度的PWM电压•用于对电机进整流换向的机制•利用反电动势或霍尔传感器来预测转子位置的方法脉冲宽度调制仅用于将可变电压应用到电机绕组。
有效电压与PWM占空度成正比。
当得到适当的整流换向时,BLDC的扭矩速度特性与一下直流电机相同。
可以用可变电压来控制电机的速度和可变转矩。
功率晶体管的换向实现了定子中的适当绕组,可根据转子位置生成最佳的转矩。
基于FPGA的SpTa自适应电机控制算法
DOI:10.16661/ki.1672-3791.2018.25.011基于FPGA的SpTa自适应电机控制算法王岩(桂林电子科技大学计算机科学与工程学院 广西桂林 541004)摘 要:针对现有步进电机控制器的不足,设计一种基于FPGA(Field-Programmable Gate Array)的SpTa自适应电机控制算法。
本算法通过简单的数学运算和极低的资源占用、利用FPGA并行执行的特点,实现了多轴同步运动、加减速过程加速度可调的自适应电机控制。
使用SpTa算法实现加速度自适应的电机加减速运动,具有很好的实用性。
关键词:FPGA 电机控制算法 SpTa 多轴同步控制器中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2018)09(a)-0011-02医疗设备、工业设备的运动控制系统中,需要多个步进电机同步多角度的运动,以实现复杂的多方位控制。
步进电机的驱动控制常用的有PLC、MUC、FPGA等方式,其中PLC控制成本较高,不适合在低成本的方案中使用,单一MUC无法实现多电机的同步运动,FPGA的并行执行及低成本的特点能很好地实现在低成本方案中多电机的同步运动。
现有的电机控制技术主要通过加减速算法实现步进电机的平滑运动,加减速算法常用的有梯形加减速、S型加减速。
梯形加减速算法加速和减速过程中加速度为一个常数,在FPGA上实现该算法的原理比较简单,但是该算法加速不平稳,冲量比较大,运行精度低。
S型加减速算法加速和减速过程中加速度按照加加速、匀加速、减加速的过程完成整个变速过程,该算法加速平稳,冲量小,但是加速度时间比较长,在FPGA上实时计算加速过程的加速度计算量大,占用的FPGA资源比较大,耗时比较长,进而影响实时性。
根据FPGA芯片的特点及现有技术的不足,提出一种用于控制步进电机的基于FPGA的SpTa自适应控制算法。
该算法在FPGA上使用简单的加、减、移位运算,使用很少的资源实现多个步进电机的同步平稳运动。
电机功率因数控制器的控制算法
从三 相正 弦波 图形可看 出 , V、 三相 互差 u、 W 10相 位 角 , 2。 考虑 电源 电压 的频 率 是 5 z 那 么 0H , 每 相一 周期 的时 间为 2 , 周 期 为 3 0 , 度 0ms一 6 。每
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控制算法的两种控制方案 , 给出了控制算法程序框图 , 使单片机的软件设计 实施方案更加方便 。
关 键 词 : 率 因数 角 ; 控 角 ; 率 因数 控 制 器 功 可 功 中 图分 类 号 :M 3 12 文献 标 志 码 : 文章 编 号 :6 364 (0 2 0 -0 2 3 T 0 . A 17 - 0 2 1 ) 7 3 - 5 0 0
p o o e e o to a g rtm n r wsu e o t lp o o a .T h o r fco o t l r o tol g r p s d a n w c n r l lo i h a d d a p a n w c n r r p s 1 o t e p we a tr c n r l ,c n r l n o oe i t a e s b t u ef rc n rl n e a g e o C i c n b u si t o o t l g t n l f R. Me n h l x li e h eai n ewe n t e tig rt me t oi h S a w i e p an d t e r lt s b t e h r e i e o g me a d t e o t u ot g n h up tv l e,te t g e a n h eai n ewe n moo ’ la a h i g rw y a d t e r lt sb t e tr d,p we a t r n a i g e e g r o so o r co d s v n n ry;t e f a hn p t o wa d t e ln n d aig wi o e a tr c n r l r S c n r lag r h ,a d i d c td t e p o r m u r r wo n w p a s i e l t p w r fco o tol ’ o to lo i m f n h e t n n iae h r g a b o k d a r m fc n r l ag r h lc ig a o o t lo i m. T e p o o a a a i r t e in a d p t it f c y u i g s ge c i o t h r p s l w s e se o d sg n u n o ef t b sn i l 。h p e n
智能自适应控制算法在电机控制中的应用探索
智能自适应控制算法在电机控制中的应用探索随着科技发展和智能化进步的不断加速,越来越多的电机控制系统正在转向智能自适应化。
这种控制方式可以根据不同的工况环境动态调节系统参数,主要用于提高系统自适应能力、优化控制效果、降低能耗浪费等方面,能够有效推动电机系统的高效运行。
一般而言,电机是由转子和定子两部分组成的。
我们可以用基本的控制方法,例如PI控制、模型预测控制、PID等,在转速、转矩、位置和跟踪方面实现电机的控制。
但是,这些控制技术的缺点是针对不同的工况环境而调整的参数相对固定。
这就使得既有的控制方式无法完全满足电机控制的需要,因为不同的工况环境下,电机的特性和响应是不同的,也就要求控制策略在不同的工况下进行动态调整。
这时,就要用到智能自适应控制算法。
一、智能自适应控制算法概述智能自适应控制算法是指基于计算机和人工智能控制技术,对电机控制系统进行监测、识别和调整,实现动态优化控制。
这类算法可以根据实际控制效果和系统响应情况进行反馈调整,实现实时控制。
在智能自适应控制算法中,其建模部分包含了多种不同的技术,例如人工神经网络、遗传算法、模糊逻辑和支持向量机等。
通过这些技术的结合,使得系统能够更加准确地感应到现实控制环境的变化,以应对不断变化的外部干扰,从而进行实时调整。
二、智能自适应控制算法在电机驱动系统中的应用从理论角度来说,使用智能自适应控制算法可提高电机驱动系统的运行效率,提高工作质量和生产效率。
在电机调速、电机轴向、转子参数等方面,可以通过智能自适应控制算法实现更好的控制。
电机控制是一个典型的非线性控制问题,而智能自适应控制算法则在设计之初就考虑了这种非线性因素。
这种算法通过对电机的自适应纠正,并以电机行为和环境变化为条件,实现系统参数的调整。
如此一来,系统便能够适应各种不同的工况。
此外,智能自适应控制算法还可以实现在线控制,因为它可以通过实时反馈,使得系统能够及时感知到环境变化,并对系统进行快速调整,从而保证系统在任何情况下都能够有效地运行。
伺服系统的一些公式
伺服系统的一些公式
伺服系统是工业自动化中非常重要的组成部分,其性能与参数对整个系统的精度、稳定性和响应速度都有直接的影响。
以下是几个在伺服系统中常用的公式:
1.脉冲当量计算公式:脉冲当量=螺距/(减速比×电子齿轮比)。
这个公式用于计算伺服系统在单位时间内输出的脉冲数量,是伺服系统运动控制的重要参数。
2.功率计算公式:P=P1*M*n∕30,其中P表示电机功率,P1表示圆周率,M表示电机扭矩,n表示电机转速。
这个公式用于计算电机的输出功率,是评估电机性能的重要指标。
3.PID控制算法公式:u(t)=Kp*e(t)+Ki*f e(t)dt+Kd*de(t)∕dt0其中u(t)是控制输入,e(t)是误差信号,Kp是比例增益,Ki是积分增益,Kd是微分增益。
这个公式用于对系统进行闭环控制,提高系统的精度和响应速度。
电机SpTA控制算法 (2)
电机SpTA控制算法SpTA即Steps per Time algorithm,它与步进电机S形曲线控制算不同,S形曲线控制算法思想就是根据电机的步数来计算时间,即所谓的Time per Steps,该控制算法先计算电机每一步运行频率,再根据运动曲线计算得到时间参数,而SpTA算法则就是以时间计算为中心,根据时间来计算运动步数相关参数,它的做法就是将电机的运动时间分割成若干个合适的小时间片,在每个时间片内它都将速度参数加到位置参数上,如果位置参数溢出,它就会输出一个脉冲,速度参数根据加速度参数与时间而改变,随着时间推移,速度参数越来越大,位置参数溢出频率越来越高,则电机的运行频率也越来越高错误!未找到引用源。
为了实现根据速度参数控制脉冲输出频率,需要定义以下变量:PosAccumulator 位置累加器PosAdd 位置增加值ActualPosition 实际位置TargetPosition 目标位置,用户输入步进电机运动的步数在时间片到来后进行如下计算:PosAccumulator += ActualVelocity; //位置累加器+实际速度PosAdd = PosAccumulator >> 17; //移位,判断速度累加器就是否溢出PosAccumulator -= PosAdd << 17; //位置累加器去掉溢出部分if(PosAdd!=0) //位置累加器溢出,产生一个不进脉冲{ActualPosition+=1;产生一个步进脉冲;}这样控制器输出的脉冲频率就随着实际速度的增大而增高,随着实际速度减小而降低。
为了根据时间实现实际速度的变化,需要定义以下变量:VelAccumulator 速度累加器ActualAcceleration 实际加速度,用户设定的加速度数值VelAdd 速度增加值ActualVelocity 实际速度TargetVelocity 目标速度在时间片到来后进行如下计算:if(ActualVelocity!=TargetVelocity){//如果实际速度!=目标速度VelAccumulator+=ActualAcceleration; //速度累加器+实际加速度VelAdd = VelAccumulator >> 17; //移位,判断速度累加器就是否溢出VelAccumulator-=VelAdd << 17; //速度累加器去掉溢出部分if(ActualVelocity<TargetVelocity){//如果实际速度<目标速度ActualVelocity=MIN(ActualVelocity+VelAdd, TargetVelocity); //实际速度为两者中小者}else if(ActualVelocity>TargetVelocity){//如果实际速度>大于目标速度ActualVelocity=MAX(ActualVelocity-VelAdd, TargetVelocity);//实际速度为两者中大者}}else{//实际速度=目标速度,不需要执行加加速算法VelAccumulator=0;VelAdd=0;}这样,就实现了通过时间与目标速度改变电机实际速度参数,进而间接改变控制器输出脉冲的频率,时间参数就是随着电机运行而递增的,目标速度参数数值就是使用一个状态机根据当前的运行状态来确定的,该状态机具有四种状态:0: RAMP_IDLE-空闲状态1: RAMP_ACCELERATE-加速状态2: RAMP_DRIVING -匀速状态3: RAMP_DECELERATE-减速状态状态状态切换及其条件如图3-11所示:))图3-11 SpTA控制算法状态机状态切换图SpTA算法同样就是通过定时器来实现的,与S形曲线算法不同的就是它没有使用定时器的PWM功能,仅仅就是通过定时器定时中断来产生一个时间片,在定时器中断服务子程序中完成上述算法,在需要时,通过控制GPIO产生一个步进脉冲。
电机SpTA控制算法
电机SpTA控制算法SpTA即Steps per Time algorithm,它与步进电机S形曲线控制算不同,S形曲线控制算法思想是根据电机的步数来计算时间,即所谓的Time per Steps,该控制算法先计算电机每一步运行频率,再根据运动曲线计算得到时间参数,而SpTA算法则是以时间计算为中心,根据时间来计算运动步数相关参数,它的做法是将电机的运动时间分割成若干个合适的小时间片,在每个时间片内它都将速度参数加到位置参数上,如果位置参数溢出,它就会输出一个脉冲,速度参数根据加速度参数和时间而改变,随着时间推移,速度参数越来越大,位置参数溢出频率越来越高,则电机的运行频率也越来越高错误!未找到引用源。
为了实现根据速度参数控制脉冲输出频率,需要定义以下变量:PosAccumulator 位置累加器PosAdd 位置增加值ActualPosition实际位置TargetPosition目标位置,用户输入步进电机运动的步数在时间片到来后进行如下计算:PosAccumulator += ActualVelocity; //位置累加器+实际速度PosAdd = PosAccumulator >> 17; //移位,判断速度累加器是否溢出PosAccumulator -= PosAdd << 17; //位置累加器去掉溢出部分if(PosAdd!=0) //位置累加器溢出,产生一个不进脉冲{ActualPosition+=1;产生一个步进脉冲;}这样控制器输出的脉冲频率就随着实际速度的增大而增高,随着实际速度减小而降低。
为了根据时间实现实际速度的变化,需要定义以下变量:VelAccumulator 速度累加器ActualAcceleration实际加速度,用户设定的加速度数值VelAdd 速度增加值ActualVelocity实际速度TargetVelocity目标速度在时间片到来后进行如下计算:if(ActualVelocity!=TargetVelocity){//如果实际速度!=目标速度VelAccumulator+=ActualAcceleration; //速度累加器+实际加速度VelAdd = VelAccumulator >> 17; //移位,判断速度累加器是否溢出VelAccumulator-=VelAdd << 17; //速度累加器去掉溢出部分if(ActualVelocity<TargetVelocity){//如果实际速度<目标速度ActualVelocity=MIN(ActualVelocity+VelAdd, TargetVelocity); //实际速度为两者中小者}else if(ActualVelocity>TargetVelocity) {//如果实际速度>大于目标速度ActualVelocity=MAX(ActualVelocity -VelAdd, TargetVelocity);//实际速度为两者中大者} } else {//实际速度=目标速度,不需要执行加加速算法 VelAccumulator=0; VelAdd=0;}这样,就实现了通过时间和目标速度改变电机实际速度参数,进而间接改变控制器输出脉冲的频率,时间参数是随着电机运行而递增的,目标速度参数数值是使用一个状态机根据当前的运行状态来确定的,该状态机具有四种状态:0: RAMP_IDLE -空闲状态1: RAMP_ACCELERATE -加速状态 2: RAMP_DRIVING -匀速状态 3: RAMP_DECELERATE -减速状态状态状态切换及其条件如图3-11所示:))图3-11 SpTA 控制算法状态机状态切换图SpTA 算法同样是通过定时器来实现的,与S 形曲线算法不同的是它没有使用定时器的PWM 功能,仅仅是通过定时器定时中断来产生一个时间片,在定时器中断服务子程序中完成上述算法,在需要时,通过控制GPIO 产生一个步进脉冲。
电机伺服控制和PID算法简介.doc
电机伺服控制和PID算法详解1电机伺服控制技术简介所谓伺服控制,通常也就是指闭坏控制,即通过反馈环节,测量被控制对象的变化,用以修正电机输出的控制技术。
对于要求不高的应用,通常采用简单的开环控制。
例如,给直流有刷电机的两根引线通电,电机就会旋转;施加的电圧越高,电机转速越高,力量越大。
但是在很多需要精密控制的场合,仅仅这种方式还是不够的,还碍要依靠一定的反馈装置,将电机的转速或位宣信息反馈给微控制器或其他的机械装置,通过淀的算法变成町以调节电机拧制伫勺的输出,从而使电机的实际转速、位置等参数与我们所希望的一致。
机器人控制是一个精度要求比较高的领域,例如.基于以下的一些考虑.机器人平台需要使用闭环控制。
a)开坏控制情况卜,移动机器人在爬坡时,电机速度会I、•降。
更糟糕的是,当双轴独立驱动的移动机器人以一定的角度接近斜坡时。
每一个车轮转速的下降值将会不同,结果是机器人的实际运动轨迹是沿着一条曲线而不是直线行进。
b)不平坦的地面会造成移动机器人的两个车轮转速Z间的差异。
如果转速较低的车轮的驱动电机没有得到相应的电压补给,移动机器人将偏移既定的路线。
c)由于安装工艺、负载不完全均衡等原因,即使是完全匹配的两个电机,并在相同的输入电压条件下,他们的速度有时仍会产生不同,即转速差。
d)如果釆用的是PWM控制,即使在PWM信号占空比不变的条件卜•,随着电池电斥的逐渐下降,电机供给电压也会随之降低,从而导致电机的转速与给定值不完全一致。
综介以上的一些考虔,必须选择闭环控制的方式,其工作流程如下图所示:闭环系统中加上了反馈环节(通常机器人的驱动电机使用的是增帚:式光学编码器)。
在闭环控制系统中,速度指令值通过微控制器变换到功放驱动电路,功放驱动电路再为电机提供能量。
光学编码器用丁•测量车轮速度的实际值并将其回馈给微控制器。
基丁•实际转速号给定转速的差值,即 ''偏差",驰动器按照一定的计算方法(如PID算法)调整相应的电压供给,如此反复,H 到达到给定转速。
三相电机 电流环控制参数
三相电机电流环控制参数摘要:1.三相电机简介2.电流环控制参数的作用3.电流环控制参数的调整方法4.电流环控制参数对电机性能的影响5.总结正文:三相电机是一种广泛应用于工业领域的电动机,其工作原理基于三相交流电产生旋转磁场,进而使电机转动。
电流环控制是实现对三相电机精确控制的关键技术之一,而控制参数则是决定电流环控制效果的关键因素。
本文将详细介绍三相电机电流环控制参数的相关知识。
电流环控制参数主要包括比例系数(Kp)、积分时间常数(Ti)和微分时间常数(Td)。
这三个参数共同决定了电流环系统的响应速度和稳定性。
比例系数(Kp)决定了控制系统的放大倍数,对系统的响应速度和稳态误差有直接影响;积分时间常数(Ti)决定了控制系统的积分作用强度,对系统的稳态误差有显著影响;微分时间常数(Td)则决定了控制系统的微分作用强度,对系统的超调和震荡有显著影响。
调整电流环控制参数的方法主要有两种:一种是根据系统模型进行理论计算,得到最优参数;另一种是通过实验调整,结合电机实际工作情况进行参数优化。
在实际操作中,通常采用第二种方法,因为三相电机的实际工作环境复杂多变,需要根据具体情况对参数进行调整。
电流环控制参数对电机性能的影响主要体现在以下几个方面:首先,合适的参数可以使电机具有良好的跟随性能,即能够跟随外部信号快速、准确地改变电机电流;其次,合适的参数可以提高电机的调速范围,使电机在更宽的转速范围内稳定运行;最后,合适的参数可以降低电机的振动和噪音,提高电机的运行寿命。
总之,三相电机电流环控制参数是实现对电机精确控制的关键因素。
通过对参数的合理调整,可以使电机在各种工况下都能表现出良好的性能。
【值得收藏】PID控制算法精华和参数整定三大招
【值得收藏】PID控制算法精华和参数整定三大招技成PLC课堂从0到1,带你学习PLC技能!80篇原创内容公众号在过程控制中,按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器是应用最为广泛的一种自动控制器。
它具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点;而且在理论上可以证明,对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象,PID控制器是一种最优控制。
PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法,它的参数整定方式简便,结构改变灵活(PI、PD、…)。
PID闭环控制算法因此要实现PID算法,必须在硬件上具有闭环控制,就是得有反馈。
比如控制一个电机的转速,就得有一个测量转速的传感器,并将结果反馈到控制路线上,下面也将以转速控制为例。
PID是比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法但并不是必须同时具备这三种算法,也可以是PD,PI,甚至只有P算法控制。
我以前对于闭环控制的一个最朴素的想法就只有P控制,将当前结果反馈回来,再与目标相减,为正的话,就减速,为负的话就加速。
现在知道这只是最简单的闭环控制算法。
PID控制器结构考前准备PID控制系统原理结构框图对偏差信号进行比例、积分和微分运算变换后形成一种控制规律。
“利用偏差,纠正偏差”。
模拟PID控制器模拟PID控制器结构图PID控制器的输入输出关系为:比例(P)、积分(I)、微分(D)控制算法各有作用比例,反应系统的基本(当前)偏差e(t),系数大,可以加快调节,减小误差,但过大的比例使系统稳定性下降,甚至造成系统不稳定;积分,反应系统的累计偏差,使系统消除稳态误差,提高无差度,因为有误差,积分调节就进行,直至无误差;微分,反映系统偏差信号的变化率e(t)-e(t-1),具有预见性,能预见偏差变化的趋势,产生超前的控制作用,在偏差还没有形成之前,已被微分调节作用消除,因此可以改善系统的动态性能。
关于电机工业控制PID结构及参数选择算法
最后一个就是PID控制器中的积分环节,当你突然加入一个非常大的负载到电机中时,系统的PID控制器会工作,这是积分环节不断积分调节超出最大值会溢出,这种情况称为Integtal windup.所以。通常会加一个限制在控制器后(Simulink中用saturation来表示),第3秒时施加个vaule为6的step来表示突然加的负载。
文件格式不支持,截个图吧:
a1,a2,b1,b2是系统传递函数的参数,最后可以算出Kp,ki,Kd。非常基本的一个。
电机控制中,有个比较实际的问题如:控制器的driving signal有时候受限制于实际情况,所以,这时候也会印象到系统的性能。
在simulink模型中后加个saturation模块模拟受限的实际情况,系统系统如图:
PID结构图如下:(simulink)
可以清晰的看到三个部分:
Kp(比例部分):可以减少系统的稳态误差但不能消除它彻底,可以减少系统飞上升时间。
Ki(积分环节):可以彻底消除稳态误差但是会使系统的瞬态响应变的更不稳定。
Kd(微分环节):提高系统的稳定性,减少超调量,和提高瞬态响应的性能。
红色为不加饱和器的系统性能,可以看到,稳态时有微微的上下波动
蓝色为加饱和器的系统性能,稳态时波动明显减小。
并不是每个系统都需要PID我觉得,有时候PI能达到效果就好,对于控制器的设计,越简单越好。
当然也可以通过分析PID控制器的性能来判断,如阻尼比,自然频率等等。
其实,真是调节的时候,按照上面基本的方法有时候并不能得到好的输出,必须通过很多算法来得到,有很多种算法现在,每个都声称自己最好,每个系统都会根据自己的参数性能有个特定的算法,个人觉得没有什么使用面很广的PID的算法。基本大众的如Self Tuning Ziegler Nichols 。在这里上传一篇关于这方面的文章和自己写的程序,供大家参考。
伺服电机的控制算法
伺服电机的控制算法伺服电机是一种控制系统,用于将物理力或动力转化为机械运动。
它能够在给定输入信号的控制下,对速度、位置和加速度进行精确控制。
伺服电机的控制算法是为了使电机能够按照预定的运动轨迹或响应信号来执行所需的动作。
接下来,我将详细介绍几种常见的伺服电机控制算法。
1.位置控制算法:位置控制算法是最常见的伺服电机控制算法之一,也是最基本的一种。
它通过比较电机当前的位置和目标位置之间的差异,计算所需的控制信号,并输出给电机。
其中常用的控制算法有PID(比例、积分、微分)控制算法。
PID控制算法根据电机位置与目标位置之间的误差,分别计算比例、积分和微分的控制量,并将它们相加得到最终的控制信号。
比例控制项用于消除稳态误差,积分控制项用于消除静态误差,微分控制项用于抑制系统对外界扰动的敏感性。
2.速度控制算法:速度控制算法旨在使伺服电机按照预定的速度运动。
它通过比较电机当前的速度和目标速度之间的差异,计算所需的控制信号,并输出给电机。
速度控制算法通常采用PID控制算法。
PID控制算法根据电机速度与目标速度之间的误差,分别计算比例、积分和微分的控制量,并将它们相加得到最终的控制信号。
比例控制项用于消除稳态误差,积分控制项用于消除静态误差,微分控制项用于抑制系统对外界扰动的敏感性。
3.力控制算法:力控制算法旨在使伺服电机输出所需的力或扭矩。
它通过测量电机输出力或扭矩与目标力或扭矩之间的差异,计算所需的控制信号,并输出给电机。
力控制算法通常采用特定的算法,如模型预测控制(MPC)算法、自适应控制算法等。
这些算法根据力或扭矩误差的大小和方向,调整电机的输出信号,以实现力或扭矩的精确控制。
4.轨迹规划算法:轨迹规划算法旨在使伺服电机按照预定的运动轨迹运动。
它通过定义轨迹的形状和速度曲线,计算伺服电机在每个时间点的位置、速度和加速度,从而生成控制信号。
轨迹规划算法可以采用多种方法,如插值法、样条插值法、曲线拟合法等。
(整理)电机控制算法
电机控制算法相关项目:BLDC电机控制算法AC电机控制算法步进电机控制算法通用DC电机控制算法BLDC电机控制算法无刷电机属于自換流型(自我方向轉換),因此控制起来更加复杂。
BLDC电机控制要求了解电机进行整流转向的转子位置和机制。
对于闭环速度控制,有两个附加要求,即对于转子速度/或电机电流以及PWM信号进行测量,以控制电机速度功率。
BLDC电机可以根据应用要求采用边排列或中心排列PWM信号。
大多数应用仅要求速度变化操作,将采用6个独立的边排列PWM信号。
这就提供了最高的分辨率。
如果应用要求服务器定位、能耗制动或动力倒转,推荐使用补充的中心排列PWM信号。
为了感应转子位置,BLD C电机采用霍尔效应传感器来提供绝对定位感应。
这就导致了更多线的使用和更高的成本。
无传感器BLDC控制省去了对于霍尔传感器的需要,而是采用电机的反电动势(电动势)来预测转子位置。
无传感器控制对于像风扇和泵这样的低成本变速应用至关重要。
在采有BLDC电机时,冰箱和空调压缩机也需要无传感器控制。
空载时间的插入和补充大多数BLDC电机不需要互补的PWM、空载时间插入或空载时间补偿。
可能会要求这些特性的BLDC应用仅为高性能BLDC伺服电动机、正弦波激励式BLDC电机、无刷AC、或PC同步电机。
控制算法许多不同的控制算法都被用以提供对于BLDC电机的控制。
典型地,将功率晶体管用作线性稳压器来控制电机电压。
当驱动高功率电机时,这种方法并不实用。
高功率电机必须采用PWM控制,并要求一个微控制器来提供起动和控制功能。
控制算法必须提供下列三项功能:∙用于控制电机速度的PWM电压∙用于对电机进整流换向的机制∙利用反电动势或霍尔传感器来预测转子位置的方法脉冲宽度调制仅用于将可变电压应用到电机绕组。
有效电压与PWM占空度成正比。
当得到适当的整流换向时,BLDC的扭矩速度特性与一下直流电机相同。
可以用可变电压来控制电机的速度和可变转矩。
功率晶体管的换向实现了定子中的适当绕组,可根据转子位置生成最佳的转矩。
采用粒子群算法策略的PID直流电机控制调谐参数的设置【精品文档】(完整版)
采用粒子群算法策略的PID直流电机控制调谐参数的设置作者:Boumediène ALLAOUA*, Brahim GASBAOUI and Brahim MEBARKI 贝沙尔学院,技术与科学学院,电气工程科B.P 417 BECHAR (08000) Algeria摘要在本文中,直流电机驱动的智能控制设计,使用粒子群算法(PSO)的方法实现PID最优控制的参数调整。
提出的方法有优越特点,包括容易实施,稳定收敛特性和非常高的计算执行效率。
在MATLAB环境下,时序PID-PSO控制器下的直流电机可以被仿真。
比较模糊逻辑控制器,使用PSO智能算法,这种预期的方法更能快速地改善稳定响应速度,稳态误差也会减小,上升时间更短,在不过载的情况下,驱动电机的执行效率也不受到干扰。
关键字控制调谐参数;粒子群算法(PSO)策略;时序PID-PSO控制器;直流电机转速控制;最优控制。
介绍随着电力电子资源的发展,直流机器将变得越来越用,在他们找到了广泛应用的范围之内,即汽车工业(电动汽车),使用弱势能的电池系统(电动玩具),应用电力拖动的万能机器系统等等。
直流电机的转速能适应比较大的裕度,以便提供容易的控制和高效的执行力[1,2]。
这里有几种常规的数字控制器类型,在执行各种各样的任务时被用于控制直流电机:PID控制器,模糊逻辑控制器;或前两者的混合控制:使用在不同领域的PID-粒子群算法(PID-PSO),PID-神经网络,PID-遗传算法,PID-蚁群优化和最优模糊逻辑控制器。
PID控制器被广泛地应用于工业装置中,是因为它的简便和稳定性。
工业生产方法常受到参数和参数扰动的约束而改变,而这时则意味着会使系统变得不稳定。
因此,控制工程师将会寻找自动调谐程序。
从控制法来说,直流电机呈现出优越的控制参数,由于这个领域的解耦本质[2]。
最近,许多先进的控制方法论,例如非线性控制[3],最优控制[4],可变结构控制[5],和自适应控制[6],在直流电机上,都被广泛的利用着。
电机控制算法
电机控制算法电机控制算法的作用是接受指令速度值,通过运算向电机提供适当的驱动电压,尽快地和尽快平稳地使电机转速达到指令速度值,并维持这个速度值。
换言之,一旦电机转速达到了指令速度值,即使在各种不利因素(如斜坡、碰撞之类等使电机转速发生变化的因素)的干扰下也应该保持速度值不变。
为了提高机器人小车控制系统的控制精度,选用合适的控制算法显得十分必要。
控制算法是任何闭环系统控制方案的核心,然而并非越复杂、精度越高的算法越好,因为比赛要求非常高的实时性,机器人必须在非常短的时间内作出灵敏的反应,所以现代的一些先进控制算法,比如模糊控制、神经元网络控制等就不能应用到小车控制系统里。
本系统选用了最常规、最经典的PID控制算法,通过实际应用取得了很好的效果。
1 比例项控制回路中的第一个偏差转换环节就是比例项。
这一环节简单地将偏差信号乘以常数K 得到新的CV值(值域为-100~100)。
基本的比例控制算法如下:loop:PV=ReadMotorSpeed()Error=SP-PVCV=Error*KpropSetpwm(cv)Goto loop上一段程序中的SetPWM()函数并非将CV值作为绝对的PWM占空比来对待。
否则,不断降低的偏差值会使输出值接近零,而且由于电机工作时需要持续的PWM信号,控制系统将会使电机稳定在低速运转状态上,从而导致控制系统策略失败。
相反,CV值一般被取作当前PWM占空比的改变量,并被附加到当前的PWM占空比上。
这也要求SetPWM()函数必须将相加后得到的PWM占空比限制在0%~100%。
正的CV值将使电机两端电压增加。
负的CV值将使电机两端电压降低。
如果CV值等于0,则无需改变但前占空比。
较低的K 值会使电机的速度响应缓慢,但是却很平稳。
较高的K 值会使速度响应更快,但是却可能导致超调,即达到稳定输出前在期望值附近振荡。
过高的K 值会导致系统的不稳定,即输出不断震荡且不会趋于期望值。
融合SPTA和模糊PID的工业机器人控制算法研究
(2)如果 X0<YC,则 X 电机正方向运行,反之 X 电机反方向
运行,运行距离为
。
(3)如果 YC<Y0,则 Y 电机正方向运行,反之 Y 电机反方向运
行,运行距离为
。
2.3 维圆弧插补
基于SPTA算法的特点,在2维圆弧插补时,将圆弧划分为若干
段,每一段都有一个固定的主电机和从电机,主电机旋转参数控制
5.结论 本论文主要是针对传统的S型曲线在高工业机器人运动轨迹的
连续性和平滑性控制上存在的不足,研究了SPTA算法在高工业机 器人运动轨迹的规划。并且,引入了模糊PID代替经典控制中的传 统PID,形成融合了SPTA和模糊PID的工业机器人控制算法。该算 法提高了控制系统的计算速度,同时也提高了高工业机器人运动轨 迹的连续性和平滑性,自适应效果较好。
始角度。假设1号机械臂运动至下一个细小片段
时的坐标为
(
),则1号机械臂运动至下一个细小片段
时的角度为
。
根据1号机械臂初始角度
,以及在位置
时的角度
,即可计算出1号机械臂从位置( XC , YC )运行至(
)时需
要的脉冲数:
(4)
• 54 •
4.实验及其结果分析
4.1 实验平台
本实验是以Cortex-M4+FPGA组成的硬件平台作为控制器,并 将算法实现在该硬件平台上。首先,进行了七段式S型曲线对机器 人的运动控制,然后再做SPTA算法对机器人的运动控制。 4.2 实验效果
1.机器人系统构架 SCARA机器人,亦称水平关节机器人。本文构建的SCARA机
器人为四轴工业机器人,主要实现在多轴联动的情况下,机器人 端点运动轨迹的直线插补,圆弧插补,以及插补过程中的加速、减 速、匀速三个过程。其中,第一轴电机控制机械臂1,第二轴电机 控制机械臂2,第三轴电机控制机器人端点的上下运动,第四轴控 制机器人端点的旋转运动。其系统构架如图1所示。
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电机SpTA控制算法
SpTA即Steps per Time algorithm,它与步进电机S形曲线控制算不同,S形曲线控制算法思想是根据电机的步数来计算时间,即所谓的Time per Steps,该控制算法先计算电机每一步运行频率,再根据运动曲线计算得到时间参数,而SpTA算法则是以时间计算为中心,根据时间来计算运动步数相关参数,它的做法是将电机的运动时间分割成若干个合适的小时间片,在每个时间片内它都将速度参数加到位置参数上,如果位置参数溢出,它就会输出一个脉冲,速度参数根据加速度参数和时间而改变,随着时间推移,速度参数越来越大,位置参数溢出频率越来越高,则电机的运行频率也越来越高错误!未找到引用源。
为了实现根据速度参数控制脉冲输出频率,需要定义以下变量:
PosAccumulator 位置累加器
PosAdd 位置增加值
ActualPosition 实际位置
TargetPosition 目标位置,用户输入步进电机运动的步数
在时间片到来后进行如下计算:
PosAccumulator += ActualVelocity; //位置累加器+实际速度
PosAdd = PosAccumulator >> 17; //移位,判断速度累加器是否溢出
PosAccumulator -= PosAdd << 17; //位置累加器去掉溢出部分
if(PosAdd!=0) //位置累加器溢出,产生一个不进脉冲
{
ActualPosition+=1;
产生一个步进脉冲;
}
这样控制器输出的脉冲频率就随着实际速度的增大而增高,随着实际速度减小而降低。
为了根据时间实现实际速度的变化,需要定义以下变量:
VelAccumulator 速度累加器
ActualAcceleration 实际加速度,用户设定的加速度数值
VelAdd 速度增加值
ActualVelocity 实际速度
TargetVelocity 目标速度
在时间片到来后进行如下计算:
if(ActualVelocity!=TargetVelocity)
{
//如果实际速度!=目标速度
VelAccumulator+=ActualAcceleration; //速度累加器+实际加速度
VelAdd = VelAccumulator >> 17; //移位,判断速度累加器是否溢出
VelAccumulator-=VelAdd << 17; //速度累加器去掉溢出部分
if(ActualVelocity<TargetVelocity)
{
//如果实际速度<目标速度
ActualVelocity=MIN(ActualVelocity+VelAdd, TargetVelocity); //实际速度为两者中小者
}
else if(ActualVelocity>TargetVelocity)
{
//如果实际速度>大于目标速度
ActualVelocity=MAX(ActualVelocity-VelAdd, TargetVelocity);//实际速度为两者中大者
}
}
else
{
//实际速度=目标速度,不需要执行加加速算法
VelAccumulator=0;
VelAdd=0;
}
这样,就实现了通过时间和目标速度改变电机实际速度参数,进而间接改变控制器输出脉冲的频率,时间参数是随着电机运行而递增的,目标速度参数数值是使用一个状态机根据当前的运行状态来确定的,该状态机具有四种状态:
0: RAMP_IDLE-空闲状态
1: RAMP_ACCELERATE-加速状态
2: RAMP_DRIVING -匀速状态
3: RAMP_DECELERATE-减速状态
状态状态切换及其条件如图3-11所示:
)
)
图3-11 SpTA控制算法状态机状态切换图
SpTA算法同样是通过定时器来实现的,与S形曲线算法不同的是它没有使用定时器的PWM功能,仅仅是通过定时器定时中断来产生一个时间片,在定时器中断服务子程序中完
成上述算法,在需要时,通过控制GPIO产生一个步进脉冲。
SpTA与S型算法的比较:
从上面的两种算法可以看出,传统的S形曲线控制算法实现比较简单,但是它将要输出的脉冲频率(周期)和脉冲个数存储在RAM里,占用了一定的内存,且要想实现更好的控制效果,S形曲线的离散化程度越高,占用的RAM越大,如果要改变电机的运行速度曲线,需要重新计算每个阶段脉冲频率和脉冲个数,计算时使用了浮点数,运算量较大。
SpTA算法是根据用户输入的加速度和目标速度以及设定的总脉冲数,自行决定如何输出达到最佳运动效果的脉冲,它不需要占用额外的RAM来存储每个阶段脉冲频率和脉冲个数,算法实现基本上都是MCU“拿手”的加减法和移位运算,算法效率高,但是该算法为了达到较好的运动控制,需要一个时间片很小的定时中断来调整数据,这样在输出一个脉冲期间要频繁产生中断,尤其是在电机起步和停止的时候,脉冲频率低,但是定时器中断的次数很高,这样CPU的效率就会被定时器中断拉低。
从算法计算量、占用RAM大小、控制效果和CPU效率上,两种控制算法对比分析如表3.2所示,综合考虑二者的优缺点,本系统中对于试剂盘、样本盘、反应盘等负载较大的电机使用SpTA控制算法,其它负载使用S形曲线控制算法。
表3.2 步进电机S形曲线控制算法与SpTA控制算法比较分析
比较项S形曲线控制算法SpTA控制算法
算法计算量大且使用了浮点数小且使用的是整形数
占用RAM大小较多,与控制效果相关很少,与控制效果无关
控制效果由离散化程度决定自适应,效果较好
CPU效率中断次数=步进数,CPU效率
较高中断次数>>步进数,CPU效
率较低。