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为了提高时栅位移传感器的测量精度及分辨率,提出了一种基于STM32F4的时栅位移传感器信号处理系统;系统包括硬件电路设计和软件设计;硬件电路以STM32F4内核处理器芯片和复杂可编程逻辑器件CPLD为核心,集成了信号调理、信号处理等电路模块;运用高频时钟脉冲插补时栅位移传感器感应信号和参考信号之间的相位差,通过软件设计控制信号的采集和处理,实现了相位检测;经实验验证,采用以STM32F4为核心的时栅信号处理系统后,时栅位移传感器的角度误差峰峰值达到2.4”,实现了高精度、高分辨率的时栅角位移测量. 相似文献
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本文分析了传动误差的传统测量法,提出了一种新的细分方法,介绍了传动链传动误差测量系统的测量原理,并且对此系统的硬件电路,并口通讯,软件功能作了系统阐述. 相似文献
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为了提高寄生式时栅传感器的测量精度,分析了它的工作原理和动态误差组成,得到其主要误差分量为常值误差、周期误差和随机误差等。针对寄生式时栅误差特点,建立了寄生式时栅动态误差高精度预测模型,并与其他建模方法进行了比较。选用插入标准值的贝叶斯预测模型,以实际测量的传感器第一个对极动态误差数据进行建模,在后续对极特定位置插入部分实际误差测量数据,建立误差预测模型,预测了传感器后83个对极的动态误差。另选用三次样条插值和BP神经网络建模方法对寄生式时栅整圈动态误差建模,并与建立的误差模型进行了对比。验证实验表明,三次样条插值建模时间最短(0.62s),但其建模精度不高(16.050 0″);贝叶斯动态模型建模时间(0.86s)略长于三次样条插值,但建模精度最高(0.415 3″);BP神经网络建模时间最长(32min),但建模精度最低(19.680 2″)。同时贝叶斯插入标准值建模方法所需数据点(69395个)远少于三次样条和BP神经网络建模数据点(235526个),节省了大量的标定时间和建模数据量,因此可用于寄生式时栅传感器的动态测量误差高精度建模修正。 相似文献
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极端、特殊应用场合中工作的嵌入式时栅,受恶劣工作环境影响,其安装状态、电气参数等容易发生非预期的变化,进而导致其测量精度下降。在这些应用场合,通常缺乏高效安装比对标准器的条件,难以频繁在线标定以保持其测量精度。针对这一问题,提出一种单个时栅读数头即可实现的自标定方法,该方法利用冗余采样序列中提取的具有固定初始位置差的多组采样序列与系统误差函数的映射关系,解算出包含安装误差在内的传感器系统误差。在工程应用现场,以某大型回转机床为对象,搭建了自标定应用平台。实验结果表明,该自标定方法能够有效补偿传感器的短周期系统误差,使其测量误差峰峰值由约450″降低到约33″,其中,自标定方法有效的误差频次残余误差不超过1%。分析并验证了该自标定方法有效的条件,为后续研究中针对特定应用场合准确选择最适合的自标定方法提供了可靠的理论依据。 相似文献