上海申思特自動化設(shè)備有限公司
主營產(chǎn)品: 美國E E傳感器,美國E E減壓閥,意大利ATOS阿托斯油缸,丹麥GRAS麥克風,丹麥GRAS人工頭, ASCO電磁閥,IFM易福門傳感器 |
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更新時間:2016-12-02 11:36:12瀏覽次數(shù):1086
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現(xiàn)場總線技術(shù)的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器開發(fā)
在自動控制系統(tǒng)中,執(zhí)行器接收來自控制器的自動調(diào)節(jié)信號或手動操作信號,將其轉(zhuǎn)換成調(diào)節(jié)機構(gòu)動作的輸出,從而改變控制量的大小。執(zhí)行器同控制器或控制系統(tǒng)相連,共同實現(xiàn)對工業(yè)過程(如溫度、壓力、流量,位移等變量)的控制。作為控制回路中極為重要的組成部分,執(zhí)行器的性能在很大程度上決定了整個系統(tǒng)的控制品質(zhì)和產(chǎn)品質(zhì)量。
現(xiàn)場總線技術(shù)的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器開發(fā)
執(zhí)行器是工業(yè)自動控制系統(tǒng)中的一個重要環(huán)節(jié),無論多么復(fù)雜的自動控制系統(tǒng),zui后都歸結(jié)到對執(zhí)行器的控制上來。執(zhí)行器故障往往對控制性能產(chǎn)生直接的影響,因此及時發(fā)現(xiàn)其運行過程中存在的故障,是保障控制過程的穩(wěn)定經(jīng)濟運行的基本要求。 在詳細分析CAMOZZI電動執(zhí)行器的工作特性及原理的基礎(chǔ)上,深入的研究了CAMOZZI電動執(zhí)行器的常見故障機理以及故障表現(xiàn),zui后設(shè)計了以PIC18F485單片機為核心的電動執(zhí)行機構(gòu)的控制器,針對故障的機理選取故障采集點進行故障特征量的數(shù)據(jù)采集。 因為主元分析算法在處理線性相關(guān)數(shù)據(jù)時可對其降維的作用,所以對于采集的CAMOZZI電動執(zhí)行器故障數(shù)據(jù),采用了主元分析方法處理多變量數(shù)據(jù)集。由于傳統(tǒng)主元分析采用標準化作為數(shù)據(jù)預(yù)處理方法,會導(dǎo)致部分信息的丟失。針對由電機慣性造成的CAMOZZI電動執(zhí)行器不能精確定位的問題,介紹了一種新的CAMOZZI電動執(zhí)行器控制算法--貼近算法,并對基于該算法的CAMOZZI電動執(zhí)行器進行了仿真分析。不同于傳統(tǒng)的CAMOZZI電動執(zhí)行器,基于貼近算法的CAMOZZI電動執(zhí)行器不需要任何制動裝置就能有效地利用電機的慣性準確定位。詳細描述了貼近算法,利用Matlab編程實現(xiàn)了該算法,zui后對CAMOZZI電動執(zhí)行器進行仿真試驗。仿真結(jié)果驗證了貼近算法的可行性、有效性及局限性。針對這個問題,用均值化代替標準化作為主元分析數(shù)據(jù)預(yù)處理方法。 以主元分析降維后數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),使用基于zui小二乘法支持向量機進行CAMOZZI電動執(zhí)行器故障診斷建模研究。分別選取了多項式核函數(shù),徑向基函數(shù)核函數(shù),Sigmoid核函數(shù)為故障診斷建模核函數(shù),每種核函數(shù)對應(yīng)的一對多算法,一對一算法,DAG-SVM算法,基于二叉樹的多分類算法這四種多分類算法建立故障診斷模型,在LS-SVM中的參數(shù)選擇問題上,采用二步網(wǎng)格搜索法和交叉驗證法相結(jié)合的方法來選擇合理的模型參數(shù),通過診斷效果比較,表明在選取徑向基函數(shù)為建模核函數(shù)情況下,基于二叉樹的多分類算法的分類模型具有較高的的正確判斷率。針對傳統(tǒng)CAMOZZI電動執(zhí)行器存在的問題,設(shè)計了一種基于DSP2812的CAN總線智能閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器。在介紹了閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器的發(fā)展趨勢和CAN總線技術(shù)的基礎(chǔ)上,給出了CAMOZZI電動執(zhí)行器的硬件結(jié)構(gòu)和軟件設(shè)計方法。該CAMOZZI電動執(zhí)行器具有結(jié)構(gòu)簡單、性能穩(wěn)定、精度高、調(diào)整方便、軟件編程易于實現(xiàn)和可移植等特點。采用帶CAN總線接口的TMS320F2812數(shù)字信號處理器,實現(xiàn)了智能閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器實時通信的功能,提高了閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器的智能化水平。zui后基于PCA與LS-SVM故障診斷模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷模型進行識別精度上的對比,體現(xiàn)了基于PCA與LS-SVM故障診斷模型在小樣本學(xué)習問題上的優(yōu)勢。現(xiàn)場總線是過程控制技術(shù)、儀表工業(yè)技術(shù)和計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)三大技術(shù)領(lǐng)域相結(jié)合的產(chǎn)物。WorldFIP現(xiàn)場總線技術(shù)是現(xiàn)場總線標準IEC61158的第七部分,它采用單一協(xié)議,在有調(diào)度的訪問控制下, 既傳輸實時數(shù)據(jù)、又傳輸隨機消息, 兩者之間互不影響,從而保證了WorldFIP現(xiàn)場總線既是實時的, 可預(yù)測的, 又是面向未來的、能夠和Internet連接的現(xiàn)場總線,該總線在世界范圍內(nèi)的廣泛應(yīng)用證明了其可靠性和*性。
因此,研究基于WorldFIP現(xiàn)場總線技術(shù)的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器就成為一個非常具有實際應(yīng)用價值的課題。結(jié)合自己的工作,對開發(fā)基于WorldFIP現(xiàn)場總線技術(shù)的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器的軟硬件進行了探討,包括:MCU控制板卡,通信板卡和驅(qū)動板卡,以及相關(guān)軟件程序的設(shè)計與開發(fā)。