首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化技术及设备论文--自动化系统论文--自动控制、自动控制系统论文

基于多电机协同的某模拟平台智能控制技术研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景与意义第8-10页
    1.2 自动装填平台的研究现状第10-13页
    1.3 多电机协同控制技术研究现状第13-14页
    1.4 本文主要研究内容第14-16页
2 弹丸模拟装填平台伺服控制总体方案第16-20页
    2.1 系统组成第16-17页
    2.2 系统工作流程第17-18页
    2.3 多节点通讯第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
3 模拟供弹装填平台的电机矢量控制及多电机协同控制第20-35页
    3.1 永磁同步电机第20-23页
        3.1.1 永磁同步电机结构和分类第20-22页
        3.1.2 永磁同步电机数学模型第22-23页
    3.2 永磁同步电机的矢量控制第23-29页
        3.2.1 坐标变换第23-27页
        3.2.2 空间矢量脉宽调制技术(SVPWM)第27-28页
        3.2.3 永磁同步电机矢量控制的控制策略第28-29页
    3.3 多电机环形耦合协同控制技术第29-31页
        3.3.1 多电机协同控制技术第29-30页
        3.3.2 环形耦合控制技术第30-31页
    3.4 智能控制第31-34页
        3.4.1 多电机协同智能控制第31-32页
        3.4.2 模糊PID控制第32-33页
        3.4.3 神经网络控制第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 模拟装填平台控制驱动系统的硬件电路第35-43页
    4.1 控制级芯片选型第35-36页
    4.2 永磁同步电机伺服控制电路第36-40页
        4.2.1 电源电路第36-37页
        4.2.2 最小系统电路第37-38页
        4.2.3 CAN收发器接口电路第38页
        4.2.4 位置/转速检测电路第38-39页
        4.2.5 电流检测电路第39-40页
    4.3 永磁同步电机驱动电路第40-42页
        4.3.1 总线收发驱动电路第40-41页
        4.3.2 场效应管全桥驱动电路第41-42页
    4.4 本章小结第42-43页
5 模拟装填平台的通讯及控制程序第43-62页
    5.1 模拟平台上位机TCP通讯程序第43-45页
    5.2 三轴伺服控制器CAN通讯第45-47页
    5.3 核心控制器与CAN转接器之间的IIC驱动程序第47-50页
        5.3.1 Linux的IIC设备驱动第48-49页
        5.3.2 STM32从模式IIC编程第49-50页
    5.4 永磁同步电机伺服控制算法第50-56页
        5.4.1 转子位置检测第51页
        5.4.2 电流检测第51-52页
        5.4.3 SVPWM第52-54页
        5.4.4 电机闭环控制第54-55页
        5.4.5 故障检测第55-56页
    5.5 模拟供弹机构的三轴多电机协同控制算法第56-57页
    5.6 多电机协同智能控制器的设计第57-61页
        5.6.1 神经网络模糊自组织的控制结构第57-59页
        5.6.2 神经网络模糊自组织在协同控制器的实现第59-61页
    5.7 本章小结第61-62页
6 仿真与实验第62-72页
    6.1 电机闭环调速仿真第62-63页
    6.2 多电机的神经网络模糊自组织智能控制器仿真第63-64页
    6.3 实验平台搭建第64-65页
    6.4 上位机到伺服控制器之间的多级通信实验第65-69页
        6.4.1 TCP通信实验第66-67页
        6.4.2 IIC通信实验第67-68页
        6.4.3 CAN通信实验第68-69页
    6.5 单永磁同步电机调速实验第69-70页
    6.6 模拟装填平台多电机协同实验第70-71页
    6.7 本章小结第71-72页
7 总结和展望第72-74页
    7.1 总结第72页
    7.2 展望第72-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-79页
附录第79页

论文共79页,点击 下载论文
上一篇:基于深度学习的Android应用行为分析技术研究
下一篇:机器人典型目标三维特征提取装置特性研究