基于DSP的气动伺服控制系统设计与研究

基于DSP的气动伺服控制系统设计与研究

论文摘要

近年来在气动控制领域特别引人注目的发展趋势之一是通过气动技术与电子技术以及机械技术的有机结合,实现气-电-机一体化的气动伺服技术。由于气动技术与电子技术的结合,以及周边技术的成熟,在工业自动化领域里,气动技术的实用性己经充分体现出来。因此气动伺服定位技术一出现,就受到工业界和学术界的高度重视,为气动技术大规模进入工业自动化领域开辟了新的途径。数字信号处理是一门以众多学科为理论基础而广泛应用于许多领域的新兴学科。它对信号进行分析、处理,侧重于理论分析、算法确定、及软件实现,如快速傅立叶变换、卷积、数字滤波等。要实时地完成某种算法,就需要有特殊的硬件支持,这种硬件支持最佳的方案之一就是数字信号处理器(DSP)。本文主要是针对气动伺服定位进行研究,设计了一个基于DSP的气动伺服控制器,突破传统气动仅能够两点定位,实现了多点高精度的定位。基于DSP的控制系统,与基于工控机的控制系统和基于单片机的控制系统相比,具有很强的优势。它首先克服了工控机控制系统的系统庞大,成本高,控制复杂,不便用于工业现场等缺点;又克服了单片机运算速度慢,不适合做比较复杂的算法,控制精度不可能达到很高等缺点。该系统最大的特点是针对气动伺服定位系统量身定制,且具有性价比高,运算速度快,能完成各种复杂控制算法,且体积小,功耗低,易于升级扩展等特点。由于气动比例系统的时滞、时变、非线性及无法建立精确模型等特点,系统属于典型的非线性系统。因此,严格地来讲,没有任何一种控制方法能够适用于被控对象的整个控制过程,采用常规的控制策略很难取得令人满意的效果。由于各种控制策略之间都存在一定程度上的优缺点,它们之间存在着互补性,因此充分利用多种具有互补性的控制策略相互渗透,取长补短,组合成另外一种新的混合控制策略,新的混合控制策略克服了单一策略的不足,具有更优良的性能,对于改善被控对象的工作性能是非常有意义的。本文提出了一种适合于本控制系统的控制策略——智能模糊PID,将人工智能、模糊控制以及经典PID控制结合在一起形成复合控制策略。该复合控制策略既模拟人的高级智能行为,又具有模糊控制的直觉推理能力,将两种控制策略结合实现了并行控制与知识共享。既能满足系统的快速性和灵活性,又能保证系统的运行平稳性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  • 1.1 气动技术概述
  • 1.1.1 气动技术特点
  • 1.1.2 气压伺服系统的特点
  • 1.1.3 气动技术的发展现状
  • 1.1.4 气动伺服的研究现状
  • 1.1.5 气动技术的应用
  • 1.2 数字信号处理器(DSP)概述
  • 1.2.1 DSP 的一般概念
  • 1.2.2 数字信号处理的几种方法比较
  • 1.2.3 DSP 芯片特点
  • 1.3 本课题的研究意义及研究内容
  • 1.3.1 本课题的研究意义
  • 1.3.2 课题的研究内容
  • 1.4 本章小结
  • 2 气动伺服控制器硬件设计
  • 2.1 气动位置伺服总体方案确定
  • 2.2 控制方案选择及CPU 确定
  • 2.2.1 控制方案确定
  • 2.2.2 CPU 的确定
  • 2.2.3 DSP 芯片选型
  • 2.3 基于TMS320LF2407A 气动伺服控制器的硬件设计
  • 2.3.1 时钟及存储器
  • 2.3.2 A/D 及D/A 转换电路
  • 2.3.3 人机交互模块
  • 2.3.4 电源模块
  • 2.3.5 通信模块设计
  • 2.3.6 SPI 扩展EEPROM
  • 2.3.7 中断及复位电路
  • 2.3.8 印制电路板
  • 2.4 可靠性及抗干扰能力研究
  • 2.5 本章小结
  • 3 阀控型气压伺服控制系统理论分析
  • 3.1 系统控制原理图及方框图
  • 3.2 开环阀控气缸系统理论分析
  • 3.3 阀控缸数学模型的建立
  • 3.4 本章小结
  • 4 控制策略研究
  • 4.1 各种控制策略概述
  • 4.1.1 目前采用的一些控制策略
  • 4.1.2 本课题所选用控制策略
  • 4.2 智能模糊PID
  • 4.2.1 经典PID 控制
  • 4.2.2 模糊控制
  • 4.2.3 智能模糊PID
  • 4.3 本章小结
  • 5 实验分析
  • 5.1 调试环境
  • 5.1.1 CCS 概述
  • 5.1.2 仿真器
  • 5.2 软件设计
  • 5.2.1 系统程序流程图
  • 5.2.2 软件总体结构
  • 5.2.3 命令文件及中断向量文件
  • 5.3 实验分析
  • 5.3.1 系统组成
  • 5.3.2 阶跃信号响应曲线
  • 5.4 本章小结
  • 6 总结与展望
  • 6.1 研究总结
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 附录
  • 相关论文文献

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