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2024年12月16日 星期一

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  • BMXAMI0800

  • 更新时间:2024-12-16
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BMXAMI0800除了经典的PID控制外,本文还研究了控制、模糊控制和人工神经网络(或基于神经网络的控制)。在工厂应用的受控系统分析中,可以看到经典PID控制器的局限性。虽然可以有很多应用领域,但本文分析聚焦于位置伺服机构,此类装置广泛应用于工业机器人自动驾驶车辆和许多其它(不仅是在工业领域)应用。

01

位置伺服系统识别

如果受控系统是基于恒定励磁(例如永磁体)的直流电机的伺服机构,则可以通过简化的传递函数来描述,在s域中电压的角位移为:

其中:K代表电机扭矩常数;T代表电机的机械参数:J/B,其中J是包括负载在内的总惯性,B表示电机阻尼;Ti代表积分常数(由电机转速和传动比确定)。

上面的传递函数代表与积分器组合的一阶系统。理论上,还有另一个一阶、低通滤波器,其时间常数等于电机绕组电感和电阻的比值;这个时间常数明显小于主时间常数T,因此不必考虑它。

如果您是电机用户,而不是电机设计师,那么通过实验测量其在开环中的响应来找到(主)时间常数可能会更简单。为此,向伺服系统施加驱动变量(电压,VIN),例如,相当于伺服速度的50%。伺服系统负载正常工作条件下的满载。扫描伺服机构的位置响应,并在其到达位置之前将其关闭。

BMXAMI0800

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