基于Labview的舵机零位检测及调零系统设计

来源 :国外电子测量技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户:beardengsha
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
飞行器飞行过程,舵机接受并执行信息处理器形成的舵偏指令,推动舵面的偏转,从而产生飞行器的控制力矩。传统人工测试的可靠性及追溯性都较差。因此,提出基于Labview软件、PLC平台搭建的舵机零位检测及调零系统的方案,设计了一套操作简单,自动化程度和精度高的舵机零位检测及自动调零系统。其采用机器视觉的方法实现了对舵机零位的非接触检测。利用该系统可以同时对该舵机的4个舵位进行零位偏角和电压的检测,并且自动调整航调装置的偏置电位器,从而调整舵机电气零位。实现了对舵机零位的精确检测和自动调零。实验结果表明,舵机零位
其他文献
基于现场可编程门阵列(FPGA)技术设计了一种对步进电机的控制系统,用于控制多路步进电机。通过对三种加、减速算法的分析与研究,采用HDL(hardware description language)硬件描述语言编写了步进电机运动控制程序,并且通过Modelsim软件仿真验证了控制系统的可行性,最终实现了系统的软硬件设计。上位机通过串口将各路步进电机的运动参数传输到FPGA内部寄存器中,能实现对步进电机的脱机控制。结果表明本步进电机控制系统能满足课题需求,并可扩展到实现多路步进电机的闭环控制等方面。
为了精确、快速测量超声导波谐振式传感器在外界环境影响下的频率变化,利用超声导波谐振式传感器的远端谐振特性,设计了一种谐振频率自动跟踪驱动电路。通过跟踪谐振器辐射信号和振荡源信号之间的周期差,建立了环路积分控制模型;选择铁铬合金丝制作了一种半波长导波谐振传感器,通过高温实验验证了电路的可行性同时获得了传感器的温度频率特性曲线,结果表明,该电路可以实现超声信号发射、超声回波信号的采集和谐振频率的自动跟踪,为超声导波谐振传感器的研制和应用开拓了一条途径。
针对直升机旋翼应变应力参数试飞测试数据获取,设计了一种能够实时采集直升机旋翼应变参数设备,为解决旋翼应变参数无线传输的高精度实时采集提供方案。打破国外产品垄断,提高设备的维修性、降低成本、缩短开发周期,要求设备满足高速旋转产生的离心加速度及恶劣的安装环境,要求牢固可靠、测量精确且体积小型化。动部件采用数据采集与无线射频发射、静部件采用无线接收与数据转换架构,实现旋翼应变数据多通道同步采集,输出形式为以太网及RS422总线,上位机软件实现程序加载与数据实时检查。结果表明,该设备信号采集精度可达0.5%以内,
智能轮椅可视为一种服务于人们的机器人,根据实际情况及时为需求制定动作与程序,驱动操作机构,帮助特需人群安全方便地出行.目前智能轮椅市场调研情况表明,出行时智能轮椅不
以心音信号与微机电系统(micro-electro-mechanical system,MEMS)电子听诊器声传感器为基础,对该传感器的信号调理与信号采集传输系统进行了设计。系统以现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)为核心控制信号的采集,HC-05蓝牙模块作为信号传输模块,探测频率为20 Hz~1 kHz,在115200的波特率下通过蓝牙进行波形到上位机的传输。系统测试过程中,心音信号被声音传感器采集然后通过该系统进行处理发送,并在上位机上显示实时信号,
传统的滚珠丝杠副的振动检测是通过对加装于外部的振动传感器的输出振动信号实施数据采集实现,该方法无法实现在线检测.提出了一种植入式在线振动检测方法,可对数控机床上的
为了开展云状识别研究,增加云状观测的客观性,在毫米波测云雷达原有云状识别方法的基础上,利用2018年8月~2020年6月福建罗源、平和、建瓯三地毫米波测云雷达的12种云特征数据开展进一步的研究,通过BP神经网络算法对层云、层积云、高层云、积云、高积云、高云(卷云)6种云状开展自动分类识别。研究表明,实现的云状自动识别方法,识别准确率约为78.13%,综合评价指标约为79.84%,能够降低云状观测的不确定性,完善不同天气背景下云自动观测产品的准确性。
研究了一种具有大降压比、低电压应力的双二次型DC-DC变换器。描述了该变换器的对称拓扑结构。对其工作模态和稳态特性进行详细分析,并给出了电路中各器件的电压应力。考虑到输入侧和输出侧不共地,对该变换器的共模电压进行了简要分析。基于SIMPLIS的仿真结果验证了理论分析的正确性。制作一台峰值效率为95.3%的700 W样机,并获得相关实验波形。实验结果表明该对称结构的变换器具有很强的降压能力,较低的器件电压应力和较高的变换效率。另外,输入地与输出地之间压差恒定,消除了由于不共地造成光伏储能系统中相应共模噪声传
油气水三相分离器是油气集输的关键设备,其控制水平的高低直接影响联合站后续生产的能耗和油气水分离效果.为了实现在处理油量不变的前提下降低加热炉热负荷和分离器出油含水
传统诊断方法已经无法满足直流微电网的诊断需求,针对直流微电网子系统结构复杂,诊断效率低的问题,在直流微电网系统结构基础上,提出一种基于信息融合判别的直流微电网诊断拓扑结构,通过采集直流微电网系统实时数据,形成训练数据,利用神经网络算法进行直流微电网的故障诊断,在MATLAB/Simulink仿真建模平台构建了基于神经网络优化算法的直流微电网故障诊断模型,通过仿真结果,采用神经网络算法提升了故障诊断效率,验证了算法的可行性。