针对通用电机运动控制器（UMAC）下的传统PID控制和现有的模糊PID控制自适应性和鲁棒性较差,伺服系统的动静态性能不理想的问题,将RBF神经网络引入到UMAC的PID参数调节中,增强伺服系统的自适应性和鲁棒性,并提高系统动静态特性。通过UMAC的嵌入式PLC程序对算法进行了实现,位置阶跃响应实验和正弦跟踪实验表明,RBF神经网络PID控制下的伺服电机位置阶跃响应上升时间由传统PID控制下的0.164 s和模糊PID控制下的0.118 s减小到了0.017 s,峰值时间由传统PID控制下的0.196 s和模糊PID控制下的0.131 s减小到了0.023 s,调节时间由传统PID控制下的0.216 s和模糊PID控制下的0.142 s减小到了0.025 s,电机响应速度变快;RBF神经网络PID控制下的伺服电机位置正弦响应动态跟随最大误差由传统PID控制下的188 counts和模糊PID控制下的120 counts减小到了39 counts,且误差波动较小、平稳,伺服电机动态跟随性能显著提高。 相似文献
2.
基于机器视觉与UMAC的自动铺丝成型构件缺陷检测闭环控制系统 总被引：2，自引：1，他引：1
为保证自动铺丝成型构件的性能,实现对成型构件表面质量的高效检测,本文基于机器视觉检测技术,自行研发自动铺丝成型构件表面缺陷检测闭环控制系统,使自动铺丝过程中预浸纱之间的间隙或重叠在允许范围内,从而保证铺丝精度。研究主要分为三个部分:铺丝成型构件表面图像提取与缺陷检测,检测数据传输,运动轴反馈控制,实现在自动铺丝过程中对成型构件表面缺陷检测实时闭环控制。针对电荷耦合相机采集到的预浸纱图像存在运动模糊和信噪比低等问题,将图像预处理划分为图像复原和降噪两大功能,根据不同类型的噪声采用对应滤波法进行降噪处理,提高了图像的信噪比,为后续检测提供高质量图像;预浸纱缺陷主要由其边缘直线这一几何特征进行表征,因此通过对预浸纱边缘检测实现缺陷识别;利用工控机向图像采集控制器发送命令实现图像采集,同时通过工控机与运动控制器之间信息流和数据流的交换实现检测数据的传输。探讨模糊控制理论用于闭环控制的研究,在反模糊化环节后面,加入自适应参数调节,以适应加工过程的突变,并成功地应用到自动铺丝缺陷检测闭环控制系统中,提高了伺服跟踪精度和跟踪实时性,从而提高铺丝精度。 相似文献
3.
为了实现对高精度空气静压主轴控制性能的改善,本文建立了一个基于UMAC的开放式数控系统,采用基于UMAC改进的速度/加速度前馈复合PID伺服控制策略,并对这种方法在UMAC卡中的实现原理及参数调节进行了详细描述,最后进行了跟随误差仿真比较。 相似文献
4.
介绍了UMAC控制系统的特性,根据爬行机器人制孔设备的结构特点与工艺需求,设计了一套基于UMAC多轴运动控制器的控制系统,阐述了UMAC多轴控制器的硬件系统搭建与软件设计方法,分析了UMAC PID伺服调整中常见的参数设定问题,并给出解决方法。 相似文献
1