基于FPGA实现梯形-S形算法

阐述在分析梯形-S型加减速算法原理的基础上,通过使用查找表法,简化了梯形-S型加减速算法的实现,缩减了梯形-S型加减速算法所需的资源占比。基于算法进行仿真验证,搭建实验平台对算法进行证实,并且给出脉冲数据表的设计方法和梯形-S型加减速控制的RTL分析试图。实验分析表明,以查找表的方式进行梯形-S型加减速控制可以有效地减轻柔性冲击、提高控制精度、系统实时性高、占用FPGA资源少。

平面型Hbot机构的运动控制算法

为更简便地实现对Hbot机构的运动控制,以Hbot结构3D打印机的X、Y平面为研究对象,对该结构进行运动分析,建立运动位移与步进电机运动之间的数学关系,得到机构的运动特性,并通过建立一个新的机构坐标系使运动分析简单化;根据机构运动特性,引入布兰森汉姆(Bresenham)直线算法实现该机构的直线运动,并将梯形加减速算法与Bresenham算法相结合对机构进行直线运动的速度规划;最后提出一种对机构运动误差进行修正的简单方法.结合Matlab对实验结果进行仿真,结果表明:运用以上算法基本可实现对该机构运动控制与运动误差修正,修正之后运动误差保持在-0.0780 mm附近波动.

一种基于FPGA的多通道步进电机控制系统的设计

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。

基于Delta机器人的食品生产线动态目标抓取方法

目的:解决当前食品生产中Delta机器人在动态目标抓取方面存在的精度差、效率低等问题。方法:提出了一种新的动态目标抓取方法用于食品生产线中Delta机器人的抓取控制,通过传送带的偏移量和编码器的反馈值计算目标的动态位置,优化目标的抓取顺序,并结合门型轨迹和改进的梯形加减速算法对动态目标进行抓取。通过试验对优化前后的控制方法进行分析。结果:在20mm/s的输送速度下,优化前后机器人漏抓率由3.33%降至0,抓取速度从0.756个/s提高到0.860个/s;在30 mm/s的输送速度下,优化前后机器人漏抓率从8.83%降至0,抓取速度从0.885个/s提高到1.130个/s。结论:动态目标抓取方法能有效提高Delta机器人的抓取效率。

一种基于FPGA的步进电机控制系统的设计

基于FPGA技术设计了一种对步进电机的控制系统,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。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。

口罩翻转机控制系统的改进与实现

口罩翻转机控制系统以STM32单片机为核心控制器,单片机中植入梯形加减速算法程序,有效避免了因起步频率过高导致步进电机丢步等因素引发设备故障的问题,经调试,设备运行平滑稳定、响应灵敏、前后端设备协调性好,优化了设备性能,大大提升了生产效率和质量。新冠肺炎疫情暴发给人民生命安全带来严重威胁,抗击疫情期间需要大量的医疗物资、防控物资等,尤其是口罩供需矛盾更为突出,随后国家除了加强管控防控物资外还鼓励企业大量生产口罩以缓解紧张的局势.