NURBS曲线插补弓高误差的双向Hausdorff距离评估方法

数控系统中采用插补方法进行复杂曲线加工会引入弓高误差。利用密切圆(Osculating circle,OC)近似法和单向Hausdorff距离近似法可以获取弓高误差并对其进行后续补偿,但弓高误差求解与补偿精度较低。基于弓高误差的双向Hausdorff距离定义,提出了一种弓高误差的迭代评估算法。该算法能在不考虑曲线复杂度的情况下提升弓高误差的求解精度,并获取满足误差限制要求的最大插补步长,从而进一步生成精确的进给速度限制,防止加工精度及效率因引入其它误差而下降。最后利用该算法对‘∞’形和花瓣形NURBS曲线进行仿真,仿真结果验证了算法的性能及其有效性。

混合式步进电机自抗扰控制器状态观测反馈优化方法

由于混合式步进电机齿槽转矩的存在,其在中低速运行时存在转矩脉动问题,且开环控制难以有效抑制。通过对混合式步进电机转矩脉动产生机理及影响因素的分析,提出了一种观测器反馈的自抗扰矢量控制(observer optimized active disturbance rejection vector control,OF-ADRC)算法。取消自抗扰控制器的跟踪-微分器环节,将给定转速直接作为输入,对扩张状态观测器中部分参数进行改进,用电机实际转速代替观测器输出量z,状态观测器用于得到对扰动项的估测量z。通过优化各控制模块减少可调参数,快速补偿步进电机的外部干扰力矩,降低电机加载后转矩脉动幅值。与传统PI矢量控制方法进行仿真对比,在0.1、0.2和0.3 N·m负载转矩下,转矩脉动分别降低了4.8%、12.8%和16.2%;在12、24和36 V供电电压下,转矩脉动分别降低2.2%、4.8%、17.4%,验证了所提控制算法的有效性。

基于OneNet平台的汽车防盗系统

针对车辆盗窃事件及安全事故的发生,设计出了一种基于One Net平台的汽车防盗系统。基于One Net平台,以嵌入式控制技术为核心,结合传感器技术、GPS全球定位系统以及无线通信设计出一种智能汽车防盗系统。

基于ARM嵌入式技术的汽车智能防盗防爆胎报警系统

随着国民经济的增长,汽车的使用也逐渐普及开来,因而产生的汽车被盗事件及车胎爆炸引发的安全事故时有发生。针对这一问题,人们对汽车的安全智能化提出了更高的要求。然而,现在很多汽车防盗装置存在价格高、灵敏度低等缺点。因此,我们提出了一种绿色、环保、经济的基于ARM的汽车智能防盗防爆胎报警系统。本系统以ARM嵌入式技术为核心,采用多种传感器对车身的状况进行检测,通过感测技术将车辆的状态信息实时地传入微处理器中,再由微处理器对这些状态信息进行分析处理,由此实现对汽车的封锁、定位、报警等功能。通过ARM嵌入式技术改良的汽车防盗防爆胎报警系统更加智能安全,更能保障车子及司机行车的安全,无疑具有广泛的应用前景。