現場總線是計算機網絡在現代控制技術領域的應用和發展,是應用在生產zui底層的一種總線型拓撲網絡,可作為現場控制系統的、直接與所有受控(設備)節點串行相連的通信網絡.傳統的控制系統難于實現設備之間以及系統與外界的信息交換,形成一個信息孤島.而現場總線控制系統既是一個開放式通信網絡,又是一種全分布式控制系統.
CAN(controller area network)稱為控制器局域網.作者將CAN總線應用到伺服控制系統中組成一個具有總線式網絡拓撲結構的分布式控制系統,構建基于CAN總線的運動控制系統實驗平臺,并將CAN總線運用于伺服控制系統.
1.1 系統總體組成
系統的主要功能是采集電機運動的實時信息,并根據所得信息發送控制命令來控制電機運動.
上位機(PC機或工控機)通過CAN接口適配卡與各節點通信,規劃步態、啟停電機,應用閉環控制算法計算并發送控制信號,完成總體決策與控制;智能控制節點接收上位機發送的控制信號,將其轉換成模擬信號驅動速度單元,實現對速度單元的控制;智能傳感器節點以定時中斷的方式周期性編碼粗、精自整角機傳送的信號,得到負載的軸角信號并通過CAN總線發送給上位機用于控制決策.這樣就組成了一個基于CAN總線的分布式運動控制系統.
智能節點中,作為微處理器的單片機負責CAN控制器的初始化,通過控制CAN控制器實現數據的接收和發送等通信任務;CAN總線驅動器提供了CAN控制器與物理總線之間的接口,提供對總線的發送和接收功能;D/A轉換器和自整角機-數字轉換器及其外圍電路分別構成了控制系統的模擬量輸出通道和模擬量輸入通道.
采用在PC總線中插入CAN通信適配卡,由單片機、CAN通信電路、信號檢測、A/D、D/A及它們的接口電路等構成智能控制器節點和智能傳感器節點,各部分通過CAN總線連接在一起構成實驗系統.這樣,一方面可實現系統各功能的模塊化分離和設計,另一方面有助于網絡系統的組建.
選用工業PC機作為主控機,完成規劃步態、啟停電機、實現閉環控制算法等.采用80C196作為智能節點的微處理器,智能控制節點通過CAN總線接收上位機傳送的控制信號,由DACl210完成D/A轉換,實現對電機的驅動;智能傳感器節點通過電子斯科特變壓器以及RDC完成A/D轉換,得到軸角信號并通過CAN總線傳送給上位機.至此,基于CAN總線的電機位置閉環運動控制系統搭建完成.
2.1 問題描述
傳統的控制系統為點對點控制,傳感器采集到的數據直接反饋到控制器,控制器將計算得到的控制量直接輸出到D/A,得到的電壓控制信號立即作用于被控對象完成閉環控制.系統中的延時主要來自于控制算法的計算時間和硬件電路的延遲時間在將CAN總線引入閉環控制系統之后,系統結構的改變帶來了控制行為的巨大差異,傳感器節點采集到的數據通過總線傳遞到控制器節點,反饋回路中的數據傳輸延時使得控制器無法實時獲得被控對象的狀態信息.同樣,控制器節點產生的控制信號必須通過總線傳遞到執行器節點,傳輸延時的存在使得控制信號亦無法及時作用于被控對象.此種情況下,數據傳輸延時變為影響系統性能和破壞系統穩定性的主要因素,因此,必須采取能夠有效補償傳輸延時的控制算法.
統進行控制,從而有效地克服了純滯后的影響.
在本系統中,CAN總線的波特率和傳輸數據的字節數為固定值,在不考慮算法計算時間和硬件電路延遲時間的情況下,系統中的延時可以近似地用純滯后來模擬.由于通過Smith預估器的補償,可以近似地認為廣義被控對象中已不含有時滯部分.控制器采用大誤差、中誤差、小偏差三段控制算法,其中,大誤差時數字控制器輸出飽和值(即D/A飽和輸出),這樣伺服系統的速度環將以zui大加速度啟動直到zui大速度,并以這個速度恒速運動;到達中等誤差以后,控制器按zui大減速度規律ω=(2еε)1/2給出,引導伺服系統以zui大減速度制動,平穩地到達協調點.式中:ε為減加速度;e為誤差.小偏差時控制算法采用加前饋及積分分離的PID位置算法實現對被控對象的位置閉環控制.
由于Smith預估控制器是基于被控對象數學模型之上的,所以需要對被控對象的數學模型進行辨識.
圖中:減速器的減速比i=69.47;k,kl,k2為待辨識參數.將上述被控對象的連續狀態方程給出,以采樣周期Ts=5 ms離散化,再利用zui小二乘法辨識,zui終可得k=69 354,k1=35.10,k2=4 254.10,則被控對象的傳遞函數為998.33/(s3+35.1 s2+4 254.1s).
圖4~圖6中縱坐標單位為“碼”,(1碼=360°/65 536).圖4中階躍輸入給定值為16.5°,直接采用三段控制算法時系統動態過程中產生超調并有明顯震蕩過程.在采用Smith預估算法以后,系統的穩定性增強,動態過程無超調,階躍響應的動態性能明顯改善,穩態誤差的值小于1mrad,滿足精度要求.圖5為等速跟蹤情況.角速度給定值為30°/s,由于系統中數據傳輸延時的影響,系統跟蹤誤差較大,跟蹤精度降低.
采用Smith預估算法可顯著減小系統的跟蹤誤差,提高跟蹤精度,保證跟蹤過程的準確度和平穩性.圖6給定測試信號zui大角速度為30°/s,zui大角加速度為30°/s2的正弦信號,未采用Smith預估算法時,受總線傳輸延時影響,系統誤差值和誤差變化幅度較大.Smith預估算法一定程度上有效地補償了延時影響,從而使得系統誤差顯著減小,電機運動過程中振動隨之減小,系統性能有了較大提高.
上一篇:壓力傳感器相關參數解說(一)
下一篇:傳感器網絡中的能量消耗問題研究
免責聲明
- 凡本網注明"來源:智能制造網"的所有作品,版權均屬于智能制造網,轉載請必須注明智能制造網,http://www.xashilian.com。違反者本網將追究相關法律責任。
- 企業發布的公司新聞、技術文章、資料下載等內容,如涉及侵權、違規遭投訴的,一律由發布企業自行承擔責任,本網有權刪除內容并追溯責任。
- 本網轉載并注明自其它來源的作品,目的在于傳遞更多信息,并不代表本網贊同其觀點或證實其內容的真實性,不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。其他媒體、網站或個人從本網轉載時,必須保留本網注明的作品來源,并自負版權等法律責任。
- 如涉及作品內容、版權等問題,請在作品發表之日起一周內與本網聯系,否則視為放棄相關權利。
SAMPE中國第二十屆國際先進復合材料展覽會
展會城市:北京市展會時間:2025-06-18