基于命令滤波的多电机协同控制设计及多轴辊压系统应用

针对多电机同步驱动的调速及伺服系统高精度协同控制问题,设计了基于命令滤波反步技术及虚拟主轴同步控制策略的高性能协同控制方法。结合永磁同步电机动力学模型与直轴电流闭环为0的矢量控制策略,构建交直轴解耦的简化多电机模型。基于命令滤波反步技术,设计多电机协同控制器,避免传统反步法控制器设计过程中的项数爆炸问题。进一步采用虚拟主轴同步控制策略设计多个电机之间的同步反馈信号,避免“伺服打架”现象产生的额外能量损耗及机械结构损伤。将所设计控制方法应用在烟草多轴辊压系统中,通过实际生产数据验证了所提方法的有效性与优越性。

热泵引射对烟草烘丝机系统的影响规律研究

通过在烟草烘丝机蒸汽系统中并入热泵引射系统,并以热泵引射系统为基础负荷,原有系统作为调节负荷,对比并入前后各参数的变化规律。结果表明,并入热泵引射系统后,烘丝系统获得了整体性优化。烘丝机滚筒壁温有一定提升,温度均匀性也有改善,筒体内疏水不畅的问题彻底解决,烟丝出口含水率的均匀性得到提高,根据运行疏水压力可知蒸汽引射在该系统上的理论节能率可达0.3%~3.35%,但实际节能效果还需运行参数的匹配调节才能实现。

基于TMS320F2812的二维PSD信号处理系统的设计

基于数字信号处理器(DSP)TMS320F2812,设计了二维PSD信号采集与处理系统。该系统采用了TMS320F2812作为主控芯片,实现了对PSD输出信号进行I/V转换放大,A/D转换与软件校正和DSP内的数据采集和计算,消除了模拟运算器件带来的干扰信号。通过实验数据验证,该系统在X、Y轴方向上±1 mm范围内的测量精度达到了0.01 mm.

基于去湿系数和SPC的烘丝机状态预测研究与应用

为了实现对智能设备状态的自我识别和自我诊断,本文进行了基于去湿系数和SPC的状态预测研究,通过设备固有属性和机器学习技术,降低设备维保费用,推动智能生产建设。针对某烟草厂的烘丝机设备,依据其筒壁温度、输入流量、输入水分和输出水分数据,分析出固有属性参数-去湿系数,再采用线性拟合技术获取其变化趋势,并以SPC控制图的UCL和LCL确定安全区间,进行状态预测。研究结果显示状态预测效果良好,检查出的故障前三点变化率为100%,四点变化率为61.45%。