运动控制网络的研究现状及发展趋势

综述了运动控制网络技术的发展历程和研究现状。阐述了工业控制网络的发展历程;重点分析比较了目前几种运动控制网络的性能,并对其中具有代表性的SSCNET,SERCOS,IEEE 1394,SynqNet和Profinet5种串行运动控制网络的研究现状及性能特点进行了详细分析;最后展望了运动控制网络技术的未来发展方向,指出基于嵌入式计算的开放式、网络化运动控制系统是今后运动控制技术发展的趋势。     

激光焊机高精度带钢对中控制系统设计

在冷轧生产线中,激光焊接用来焊接前带钢和尾带钢,从而实现连续生产.焊接前,前带钢和尾带钢的精确对中是决定焊接质量的一个重要步骤.在此提出一种高精度钢带对中伺服控制系统以实现带钢的精确对中控制方法.该对中控制系统以PLC为核心控制器,通过Profibus-DP总线连接分布式I/O控制子系统和Simodrive 611U伺服控制器.利用MTS磁致伸缩位移传感器采集钢带边缘的位置信号,并通过Profibus-DP总线反馈给PLC,用来计算带钢与生产线中心线的偏差.设诗了驱动器控制伺服电机的控制程序,实现了钢带的精确对中,现场的测试结果令人满意.     

两并联双向DC/DC变换器的滑模变结构控制

针对电动汽车驱动与充电一体化系统,设计了一种两相并联交互式双向DC/DC变换器,降低了电感设计难度,减小了重量与体积,提高了系统的可靠性。分析了该变换器工作原理,提出一种基于比例积分(PI)控制器的恒频滑模变结构双闭环控制策略,实现了自动跟踪参考电压值、单元半桥电路电感电流间均流的目的,给出了该变换器的变结构模型,运用等效控制原理分析滑模变结构控制(SMC)的存在和稳定条件,采用基于给定三角波(RTW)环路的SMC方式使变换器在定开关频率下运行。最后,通过实验验证了理论分析的正确性。     

无刷直流电机无位置传感器直接转矩控制

为简化无刷直流电机控制系统结构,同时减小无刷直流电机转矩脉动,本文提出了一种无位置传感器无刷直流电机直接转矩控制方法。该方法通过在两相静止坐标系中定子磁链、转子位置角和定子电流分量之间的关系来计算转矩,采用一阶低通滤波器替代积分器,避免了积分饱和,相位和幅值不对称等问题,并结合传统的单神经元自适应PID方法,形成了一种新型的单神经元自适应PID方法。仿真和实验结果表明与传统电流控制相比,该方法具有良好的动静态特性,也验证了所提方法的正确性和有效性。     

单相光伏并网逆变器的研究

介绍了单相并网逆变器的软硬件控制回路,包括两级式单相光伏系统拓扑结构和最大功率跟踪功能,以及反孤岛效应等功能,并网逆变器的输出控制为电压源系统,保证输入的直流电压尽可能快地进行调整,实现对光伏阵列的MPPT控制,MPPT采用固定参数法与扰动观察法相结合的复合控制算法.孤岛效应检测采用了基于电网非特征次谐波阻抗的主被动相结合的检测方法.并在此基础上以TMS320F2406和IPM为硬件核心,研制出了5kW的实用化产品样机,现场运行结果表明所提出的控制方案具有良好的动态和稳态性能.     

高强钢薄钢板焊缝高精度视觉跟踪控制

针对薄钢板焊缝焊接机器人,提出一类高精度、柔性的视觉跟踪控制方法,以实现窄焊缝的在线实时感知和视觉控制。提出了一种抗干扰能力强的焊缝图像处理方案,实现窄焊缝特征的可靠提取和通信传输。提出了一种基于图像的闭环视觉控制方法,开发了视觉控制器及其执行系统,实现了焊接机器人焊缝轨迹的实时高精度跟踪。实验结果表明,该视觉控制方法对弧光、烟雾、飞溅和外界照明变化具有很强的鲁棒性,可以精确地识别出焊缝特征坐标,快速地实现焊枪对焊缝的跟踪,达到了期望的控制精度和焊接质量,结果令人满意。     

基于相似日聚类和PCC-VMD-SSA-KELM模型的短期光伏功率预测

由于光伏发电的随机性和不稳定性会影响功率预测的精度,提出一种基于皮尔逊相关系数（PCC）、K-均值算法（K-means）、变分模态分解（VMD）、麻雀搜索算法（SSA）、核函数极限学习机（KELM）的光伏功率短期预测模型。首先,用PCC选取主要因素作为输入;K-均值算法进行相似日聚类,将历史数据聚类为晴天、多云和雨天;其次,VMD对原始信号进行分解,充分提取集合中的输入因素信息,提高数据质量;SSA优化KELM模型的核函数参数和正则化系数解决其参数选择敏感问题;最后,将不同序列预测值叠加得到最终预测结果。仿真结果表明,所提相似日聚类下PCC-VMD-SSA-KELM模型具有较小的预测误差。     

以电流矢量为目标的永磁同步电机定子电流动态预测

提出一种以电流矢量为目标的永磁同步电机(PMSM)定子电流动态预测方法。通过研究αβ静止坐标系下PMSM定子电流矢量动态响应,得出电流矢量变化的三个作用分量,并在离散周期上,利用泰勒级数对每个分量截断近似,进而得到PMSM定子电流矢量的动态预测方法。对方法中各个分量的近似误差进行了分析,同时为参数选择和应用条件提供了理论依据。最后,利用实验验证了预测方法的准确性。     

基于谱残差视觉显著性的带钢表面缺陷检测

针对带钢表面缺陷检测实时性要求高,采集的图像易受光照环境影响且缺陷特征弱等因素影响,提出一种基于谱残差视觉注意模型的带钢表面缺陷在线检测算法。首先,提出改进同态滤波方法对图像预处理,去除光照不均匀的影响,改善后续的分割结果。然后,构建谱残差视觉注意模型,通过对数频谱曲线差分得到缺陷显著图像。最后,提出加权马氏距离方法对显著图像阈值化增强,并利用连通区域标记法,标记出原带钢图像的缺陷位置。对提出的算法进行了实验验证,结果显示:该算法检测速度快,单幅图像平均检测耗时仅37.6ms,满足带钢在线实时检测要求。在同一缺陷数据库与灰度投影法,多尺度Gabor边缘检测法和隐马尔可夫树模型法进行了性能对比,结果表明:本文算法对带钢常见8类缺陷类型,平均检测率达到了95.3%,且漏检率和误检率较低,有效性高于对比算法。