32基于DSP的直流伺服电机控制器设计与实现

南京理工大学硕士学位论文基于DSP的直流伺服电机控制器设计与实现姓名：杨同杰申请学位级别：硕士专业：机械制造及其自动化指导教师：韩军20090525基于DSP的直流伺服电机控制器设计与实现作者：杨同杰学位授予单位：南京理工大学相似文献(10条)1.学位论文周洲基于DSP的移动机器人运动控制器的设计与分析2008近年来，移动机器人应用范围越来越广泛，已经被用于人类生活的各个领域，而应用移动机器人完成侦查、排爆及消防等危险任务已经成为各国研究的重点。随着移动机器人的智能化程度越来越高，对机器人运动控制器的要求也在不断提高，这就要求控制器具有较好的实时性和快速响应能力。论文设计了一款全数字控制的移动机器人运动控制器，具有控制、功率驱动及各种保护等功能。运动控制器采用DSP作为主控芯片，设计了DSP控制器的硬件电路，这些电路包括DSP最小控制系统、电机驱动、电机电流检测、电机位置检测及电机过压欠压保护，并对其主要电路进行了详细的分析。采用速度环及电流环的双闭环控制，对传统的PID控制进行了改进，采用了积分分离PID控制作为速度调节器的控制算法。在设计的硬件电路和控制算法基础之上，完成DSP控制器软件的设计。软件设计包括主程序设计及各种中断子程序设计。中断子程序又包括电机换相及速度计算子程序，PWM输出子程序，速度控制子程序等。为了验证整个控制系统和控制策略的合理性，在分析无刷直流电机数学模型的基础上，利用Matlab/Simulink建立了电机控制系统的仿真模型。通过仿真得到了与理论分析相一致的仿真试验结果，证明了该控制方案的可行性。2.期刊论文方建军.刘仕良.FANGJian-jun.LIUShi-liang温室移动机器人运动控制器设计与实现-机床与液压2005(3)用运动控制器实现了移动机器人在非结构化、未知环境中的自主导航和定位.运动控制器由PIC单片机、运动控制模块、电机驱动模块、红外传感器模块、通讯模块以及相应的控制软件组成.利用两层前向BP神经网络实现多传感器的信息融合.运动控制器在温室移动机器人上进行多次试验.试验结果表明,运动控制器和控制算法是可行的,并具有工程应用的前景.3.学位论文关伟移动机器人视觉跟踪技术研究2007随着移动机器人技术的发展，移动机器人的应用领域不断扩大。人类希望机器人能够在室内外完成复杂的任务。上述任务的完成需要一个具有良好的可靠性和开放性的移动机器人系统。因此，开发研制以服务业领域为应用背景的，且易于用户二次开发的移动机器人具有很好的市场潜力和实用价值。本文根据移动机器人的结构和性能要求，在详细分析机械结构的基础上，采用工业控制计算机(IPC)、图像采集卡和多轴数字运动控制器(DMC)作为系统的控制单元，配以MAXON系列直流伺服系统以及在此平台上自主开发的控制软件，构成了移动机器人的控制系统。系统硬件体系结构具有如下特点：模块化，经济实用，良好的可靠性与控制精度。在硬件结构上，主要从事以下三个方面工作：控制系统的硬件配置；控制系统的硬件接口技术；图像采集系统的设计。在软件结构上，使用WindowsXP操作系统，并采用面向对象的程序设计方法，综合利用了多媒体定时器和多线程技术，使用VisualC++6.0语言完成了对移动机器人系统管理与调度，以及人机界面、程序编译、视觉图像采集、运动控制等软件模块的开发。从实际应用情况来看，能够达到移动机器人系统软件对实时性、多任务处理与协调能力、开放性和模块化、界面友好等要求。根据移动机器人的工作环境和跟踪目标的颜色特性，采用RGB颜色模式和链码表提取跟踪目标，并通过确定世界坐标系、摄像机坐标系、图像坐标系三者之间的关系，对跟踪目标进行精确定位，并提出了合理的跟踪策略。本系统经初步试验取得较好的效果。4.期刊论文祖莉.王华坤户外移动机器人运动控制器的设计及实验-仪器仪表学报2002,23(z2)移动机器人运动控制器是实现机器人运动控制功能的软硬件结构.针对户外智能移动机器人的特点和要求,设计了实用的运动控制器,并在该控制装置上进行了运动控制算法的应用实验,结果表明该设计可行且适宜于工程应用.5.学位论文孙秀云移动机器人的路径规划及其运动控制器研究2005移动机器人是机器人领域的一个重要发展方向，并且已经越来越广泛的应用于工业、农业、军事、教育等人类社会的各个方面。而路径规划是移动机器人系统中的一个重要内容，因为它的好坏直接影响到机器人所完成任务的质量，所以路径规划成为移动机器人领域的一个研究热点。本文中移动机器人的路径规划，就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等)，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点能避开所有障碍物的一条最优路径。本文首先讨论了移动机器人的国内外发展现状以及移动机器人的几个研究方向，并着重介绍了路径规划技术的发展现状以及应用方法，也指出了本课题的研究意义和主要研究的内容。其次通过对遗传算法和模拟退火算法的研究，分析了各自的优缺点。并把这两个算法结合构成了遗传模拟退火算法，它兼备了很强的全局和局部搜索能力，在变量数目较大时尤其突出。接着应用遗传模拟退火算法实现了移动机器人静态环境下的路径规划。在执行规划程序之前先应用顶点法建立了机器人的工作环境，然后执行基于遗传模拟退火算法的路径规划算法。在此算法中：编码方式采用简化的实数编码方法，把机器人的二维坐标简化为一维，加快了机器人最优路径的搜索速度；初始化方法采用大范围初始化，并在初始化中加入了选择机制，使初始点避开障碍物区域；通过综合考虑路径的可行性、路径的光滑性和路径长度，制定了有效的适应度函数；选择策略采用比例选择法；交叉算子采用非对称单点交叉策略；变异算子首先采用启发式变异，先把所有的路径优化成可行路径，然后在每条路径上随机选择一个变异点，最后对此点以概率Pm进行变异。模拟退火中的随机移动准则采用Metropolis准则；也使用了有效的温度更新函数。通过在VC++中的仿真证明：采用遗传模拟退火方法进行机器人的路径规划是有效的和可行的。然后应用遗传算法对移动机器人动态环境下的路径规划进行了仿真。由于动态环境要求有较快的实时运算速度，所以采用遗传算法进行规划。与静态环境下所不同的是：动态环境下要实时的确定一个中间目标点；在制定适应度函数时要考虑到障碍物的运动，所以综合考虑路径碰撞性、路径长度和路径光滑性，也制定了动态环境下有效的适应度函数。同时也在VC++中实现了仿真。最后在总结了机器人控制器的结构和控制器发展现状的基础上，提出了基于CAN总线的移动机器人分布式开放控制器，并介绍了该控制器的几个主要组成部分。6.会议论文祖莉.王华坤户外移动机器人运动控制器的设计及实验2002移动机器人运动控制器是实现机器人运动控制功能的软硬件结构.针对户外智能移动机器人的特点和要求,设计了实用的运动控制器,并在该控制装置上进行了运动控制算法的应用实验,结果表明该设计可行且适宜于工程应用.7.学位论文刘相术液下搅拌机器人控制系统的研究2006移动机器人是机器人研究领域中重要的一个分支，智能移动机器人集人工智能、智能控制、信息处理、图象处理、检测与转换等专业技术为一体，跨计算机、自动控制、机械、电子等多学科，成为当前智能机器人研究的重点之一。针对目前水煤浆单纯机械搅拌装置体积大、笨重、能耗多的缺点，开发了液下搅拌机器人。本论文所涉及到的内容仅为整个研究课题的一部分，首先介绍了液下搅拌机器人的体系结构，给出了基于PMAC的浆液下搅拌机器人运动控制系统的硬件结构，对液下搅拌机器人进行了运动学分析，给出并证明了其运动学方程，在深入研究移动机器人运动学模型的基础上，研究了液下搅拌机器人的轨迹跟踪问题。对系统进行了软件开发，软件基于Windows编程技术，采用面向对象的编程思想，以VisualC++6．0语言为开发环境，具有良好的人机交互性能。由于移动机器人多应用于真实的、非结构化的环境，传统的功能分解方法以及建立在严格精确的系统数学模型上的系统智能已经无法满足控制需要，同时由于环境的动态性、传感器测量信息不准确以及机器智能的低水平，迫切需要提高移动机器人对传感器信息的实时处理能力及改善定位、导航方法。本文分析和介绍了模糊神经网络的基本原理，分析了这些控制方法在应用中的优缺点，提出了一种适用于机器人的模糊神经网络。该网络以前馈神经网络为基体，经过训练，网络完成对模糊控制规则的记忆，在此基础上实现移动机器人的智能控制。最后对机器人做了实际运行试验，效果良好。8.期刊论文叶锦华.吴海彬.陈天炎.YEJin-hua.WUHai-bin.CHENTian-yan移动机器人运动控制系统研究-机械设计与制造2008(6)研究了一种(2,0)型受非完整约束的移动机器人运动控制系统,其一驱动轮采用主动控制,而另一驱动轮保持实时跟踪,该双闭环结构实现了移动机器人的调速控制和准确定位.此外为了进一步提高控制效果,并能适应存在一定非线性、时变和时滞性的移动机器人系统,对其控制器引入了专家PID控制算法,实验证明该运动控制器控制的有效性.9.期刊论文田淑杭.蔡自兴.邹小兵移动机器人运动控制器的设计-电子设计应用2004(3)本文研究了以TMS320LF2407DSP为核心的移动机器人运动控制器的设计方案,介绍了主要的系统组成.本系统采用模块化设计,硬件电路简洁,控制可靠.通过步进电机的细分控制,改善了低速性能,以较低的成本满足了移动机器人运动控制的性能要求.10.学位论文张洪宇基于增强学习的移动机器人运动控制研究2008增强学习(Reinforcementlearning：RL)是近年来机器学习和人工智能领域研究的热点之一。与监督学习不同，增强学习强调在与环境的交互中进行学习，以极大化(或极小化)从环境获得的评价性反馈信号为学习目标，因此增强学习在求解无法获得教师信号的复杂优化决策问题中具有广泛的应用前景。作为移动机器人系统的一项关键技术，运动控制的目标是实现机器人位姿对期望轨迹或路径的快速精确跟踪。由于环境的复杂性以及动力学模型的不确定性，移动机器人运动控制器的优化设计仍然是目前研究的难点和热点之一。本文在研究探索面向连续空间优化决策问题的高效增强学习方法的基础上，研究了基于增强学习的移动机器人运动控制器优化设计方法。具体完成的主要工作包括：(1)对增强学习的近似策略迭代方法进行了分析研究。针对最小二乘策略迭代(Least-SquaresPolicyIteration：LSPI)增强学习算法中的值函数逼近问题，提出了一种采用相关分析的线性基函数自动选择方法，实现了多项式基函数的自动选择，提高了值函数逼近器的逼近精度和泛化性能，从而改善了学习算法的性能。(2)提出了一种基于近似策略迭代的移动机器人路径跟随控制器设计方法。通过将机器人运动控制器的优化设计问题建模为Markov决策过程，采用近似策略迭代算法(包括LSPI和Kernel-basedLSPI：KLSPI)实现控制器参数的自学习优化。其中，KLSPI算法在策略评价中应用核方法进行特征选择和值函数逼近，从而提高了泛化性能和学习效率。(3)在P3-AT型轮式移动机器人实验平台上进行了基于增强学习的路径跟随控制研究。将移动机器人实际采样数据作为学习样本，采用增强学习的近似策略迭代算法优化控制策略，从而实现了路径跟随控制器的优化设计，实验结果验证了本文方法的有效性。(4)将以上研究成果推广应用到多机器人编队控制问题中，设计了一种结合距离.角度(l-φ)反馈控制与增强学习的多机器人队形保持控制器。通过应用LSPI和KLSPI等近似策略迭代算法实现(l-φ)反馈控制中参数向量的学习优化，并在多机器人仿真与实验环境中对以上方法进行了测试。本文研究工作一方面对增强学习算法的基函数选择问题进行了探讨和改进，另一方面，有利于推进增强学习在移动机器人运动控制等不确定优化决策问题中的应用。本文链接：下载时间：2010年4月16日