运动控制系统基本架构及控制轨迹要点简述

最新更新时间:2013-10-09来源: 互联网关键字:运动控制  控制轨迹 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

运动控制起源于早期的伺服控制。简单地说,运动控制就是对机械运动部件的位置、速度等进行实时的控制管理,使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参数进行运动。早期的运动控制技术主要是伴随着数控技术、机器人技术和工厂自动化技术的发展而发展的。早期的运动控制器实际上是可以独立运行的专用的控制器,往往无需另外的处理器和操作系统支持,可以独立完成运动控制功能、工艺技术要求的其他功能和人机交互功能。这类控制器可以成为独立运行的运动控制器。这类控制器主要针对专门的数控机械和其他自动化设备而设计,往往已根据应用行业的工艺要求设计了相关的功能,用户只需要按照其协议要求编写应用加工代码文件,利用 RS232或者DNC方式传输到控制器,控制器即可完成相关的动作。这类控制器往往不能离开其特定的工艺要求而跨行业应用,控制器的开放性仅仅依赖于控制器的加工代码协议,用户不能根据应用要求而重组自己的运动控制系统。

  运动控制的定义

  运动控制(MC)是自动化的一个分支,它使用通称为伺服机构的一些设备如液压泵,线性执行机或者是电机来控制机器的位置和/或速度。运动控制在机器人和数控机床的领域内的应用要比在专用机器中的应用更复杂,因为后者运动形式更简单,通常被称为通用运动控制(GMC)。运动控制被广泛应用在包装、印刷、纺织和装配工业中。

运动控制系统基本架构及控制轨迹要点简述

  运动控制系统的基本架构组成

  一个运动控制器用以生成轨迹点(期望输出)和闭合位置反馈环。许多控制器也可以在内部闭合一个速度环。

  一个驱动或放大器用以将来自运动控制器的控制信号(通常是速度或扭矩信号)转换为更高功率的电流或电压信号。更为先进的智能化驱动可以自身闭合位置环和速度环,以获得更精确的控制。

  一个执行器如液压泵、气缸、线性执行机或电机用以输出运动。

  一个反馈传感器如光电编码器,旋转变压器或霍尔效应设备等用以反馈执行器的位置到位置控制器,以实现和位置控制环的闭合。

  众多机械部件用以将执行器的运动形式转换为期望的运动形式,它包括齿轮箱、轴、滚珠丝杠、齿形带、联轴器以及线性和旋转轴承。

  在运动控制方面,几项运动所需控制轨迹

  (1)点对点运动(Point-to-Point):单轴的运用,通过运动控制卡的指令集,控制单轴由A点运动到B点,所以又称为点对点运动。

  (2)补间运动(Interpolation):补间运动通常可以分为线性补间及圆弧补间运动。线性通常可以由两轴以上构成,而圆弧补间运动则由两轴构成,形成一个多维或二维的运动轨迹。通常补间运动可以用于连续轨迹的运动控制,例如雕刻或是鞋模等等。补间运动的解析决定了轨迹运动的控制精度。

  (3)螺线型运动:由二维的圆弧运动和垂直轴的线性运动组合而成,多用于工具机的应用中。

  (4)多轴同时运动或是同时停止:控制两个以上的运动轴做PTP的同时运动,或是同时停止。

  (5)同步运动控制:通过运动控制卡的绝对同步性,可以使多轴的运动依照一定的时间顺序准确控制,也可以通过条件设定使得轴与轴之间可以依据相互关系而运动。通常这种方式的控制必须采用串行式的运动控制器才能达成,由于串行式控制器与马达驱动器有特定的通信协议,彼此之间可以依据运作的时钟,来实现绝对运动的控制。本文即是与读者分享由同步运动所发展的程序运动控制的技术。

关键字:运动控制  控制轨迹 编辑:神话 引用地址:运动控制系统基本架构及控制轨迹要点简述

上一篇:RS485通信可靠性设计需注意的几个问题
下一篇:微型光缆的发展趋势:更小、更快、更强韧

推荐阅读最新更新时间:2023-10-12 20:50

基于LPC2132芯片实现智能运动控制卡的软硬件设计
引言 本文设计了粉末自动化仓库,其目的是为了实现多种粉末状物料的存储以及自动输送。区别于一般分散物料的自动化仓库,粉体物料的存取过程不是以货格为单位进行操作,而是以一定数目的储罐来保存物料,每次取货操作只取一个储罐中指定量的物料;存货过程现采用人工将空罐用装满物料的罐替代的方式。在这种工作模式下,将只需要AGV而省略堆垛系统,但是粉末的输出系统将必须具有计量的功能,同时,储罐的更换过程也要求简单快捷。 本文中,使用一套2自由度的下料机构来实现粉末的计量,使用丝杆提升机构来实现储罐的升降以方便加料操作。控制系统采用基于现场总线的分布式控制系统,以智能节点为控制单元来实现所需动作。本文设计了一种基于ARM微处理器的两轴运动控制卡,
[单片机]
基于LPC2132芯片实现智能<font color='red'>运动控制</font>卡的软硬件设计
运动控制系统基本概念介绍
      一个运动控制系统一般包括:处理运动算法和信号的控制器;一个能增强信号、可供应执行器提供运动输出放大器;反馈(传感器/变送器)系统,可基于输出和输入的比较值,调节过程变量。       系统还包括一个操作员界面或主机终端前端处理(front-end)设备。反馈意味着大多数运动控制系统是闭环系统;但是,也不排除一些是开环系统,特别是步进电机系统中。执行器有各种形式--电动机、汽缸、螺旋线圈等,可以是电气的、液压的、气动的或其他类型的设备。        轴:机械或系统的任何可移动的部分,需要被控制的运行。不少的运动轴能合并在一个同等的多轴系统中;        圆弧形补间运动:两个独立的运动轴的协调运动可产生一个
[嵌入式]
基于PC和FPGA的运动控制系统
运动控制系统被广泛地运用于各个领域。传统的运动控制系统设计有基于PC的中央控制方式和基于微控制器的嵌入式控制方式等。基于PC的运动控制方式,由于其采用多任务操作系统,对处理器的分时复用会导致在运行高速度和高控制频率的系统时,实时性得不到保证。而基于微控制器的运动控制系统,由于处理器资源有限,对功能复杂系统的开发带来很大难度,往往系统中的某个子功能模块就占用了整块芯片的资源。 随着计算机技术与嵌入式技术的日益发展,出现了各种架构互异的运控系统设计方案,其目标都在于对系统的高速度与高精度的不断追求。基于这两种技术,本文提出了一种基于PC+FPGA的多功能主从式运动控制结构,实现运控系统的分工。既满足了系统的功能多样性需求,又保证了
[嵌入式]
装入CPLD/FPGA的步进电机运动控制器与驱动器
本设计实例进一步拓展了以前将步进电机驱动器集成到CPLD中的设计(参考文献1)。本实例不仅集成了驱动器,而且还集成了一个简单的单轴步进电机运动控制器。根据CPLD大小,可以将多个运动控制器设计到单一设备中。例如,单轴运动控制器采用68%或63%的可用宏单元设计到Xilinx XC95108中。运动控制器以确定的速度与时间曲线顺时针或逆时针旋转步进电机指定的步数。运动开始时,控制器对电机加速,直到其达到巡航速度,然后减速直到停止(图1)。 控制器可将电机速度调节到16 个值,V=VMAX×speed/16, 其中速度值为0到16的整数。在加速阶段,速度从1到16升高,在巡航阶段,速度保持在16,最后,在减速阶段,速度下降
[嵌入式]
基于ADRC的井下机器人运动控制技术
  1移动机器人运动控制技术   移动机器系统是复杂的动力学系统,具有高度非线性和强耦合的特点。由于测量和建模不精确,加上负载的变化和外界干扰,很难获得精确的系统模型,因此,精确模型的反馈控制率在对移动机器人的实际应用中存在局限性,常用的控制方法主要有自适应控制、滑模控制、鲁棒控制、预测控制、最优控制、智能控制等。   履带式移动机器人是一种具有典型的非完整约束的移动机器人平台,相比于轮式移动机器人平台来说,受到更多不确定因素的影响。其行走机构的机械误差、自身质量和转动惯量、路面材质和姿态情况、履带与路面打滑情况等诸多因素都会对机器人的动力学特性产生影响。这些都为移动机器人的控制带来了困难。   这种驱动方式决定了在建立机器人的运动
[嵌入式]
2014年机器人运动控制品牌十大巨头
  近年来随着人力成本的上涨,全球制造业开始重视自动化技术的投入,随着欧美再工业化趋势的走热,全球竞争格局变得越来越激烈。以机器人为主要方向的智能制造已经成为新一代制造业的主题,而近年来机器人市场也迅速放大,特别是中国这个傍大制造业群体。巨大的需求让全球机器人巨头垂涎欲滴,纷纷进入中国布局抢占市场先机,同时国内各地也掀起了机器人产业发展大潮。   业内一至看好机器人产业,相信在这个行业中未来将出现数十家世界500强不等。其实机器人是以运动控制为主,通过控制机械手运动而达到代替人手的功能,所以运动控制主重要的环节,下面小编通过资料收集,列出目前全球最有市场影响力的十家运动控制品牌。    1.美国泰道DeltaTau公司   泰道
[机器人]
MOTOMAN 机器人运动控制指令介绍
安川坐标系介绍 上图为 MOTOMAN 六关节型,它由腰关节 S、大臂关节 L、小臂关节 U 和腕关节 R, B,T 组成。因而机器人末端执行器的空间位置可以表示为 P(S,L,U,R,B,T),其中 S,L,U,R,B,T为该位置机器人各关节相对于关节零点的坐标。另外,直角坐标系下,位置 P 还可以表示为 P (X,Y,Z,TX,TY,TZ),其中 X,Y,Z 表示 P 点的位置,TX,TY,TZ 表示 P 点的位姿。 MOTOMAN 内部坐标系有关节坐标系(Joint codinaon)、机器人坐标系(Robot coordination)、基坐标系(Base coordination)
[机器人]
AI在机器人运动控制领域应用盘点
复杂机器人的运动控制,一直阻挡机器人产业发展的老大难问题,迟迟没有得到很好的解决。即便是代表机器人最高水平的波士顿动力,其机器人离实用也还远。近两年发展迅猛的AI,俨然如万金油般,被用在各种地方,自然也包括机器人控制领域,而且似乎取得了不错的效果。前端时间,UCberkely的强化学习专家Pieter Abbeel创办了Embodied Intelligence,业务更是直接涵盖了VR、AI、机器人三大热点。 为了搞清楚VR、AI等新技术如何在机器人控制领域应用,本文根据一些相关论文和公开资料,包括Pieter Abbeel的演讲,对VR和AI在机器人控制方面的应用进行了简单梳理,发现AI和VR等在机器人控制等方面还是有实在的应用
[机器人]
小广播
最新模拟电子文章
换一换 更多 相关热搜器件
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved