本文關(guān)鍵詞：基于嵌入式的提升機(jī)恒減速制動電控系統(tǒng)研究

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【摘要】：恒減速制動是以制動的減速度恒定作為控制目標(biāo),使提升機(jī)在各種工況下能夠按照給定的減速度值安全制動,該制動方式不僅改善了制動性能,還有效地預(yù)防了摩擦提升機(jī)滑繩事故的發(fā)生,是礦井提升機(jī)較為理想的制動方式。傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)以PLC為核心控制器,其順序執(zhí)行方式以及主頻較低越來越難以滿足恒減速系統(tǒng)對實時性的要求。恒減速制動系統(tǒng)集機(jī)電液于一體化,系統(tǒng)較為復(fù)雜,傳統(tǒng)的PID控制難以取得較高的時效性。因此,高實時性、高精度的恒減速制動電控系統(tǒng)的研究具有重要意義。本課題以可實現(xiàn)恒力矩-恒減速切換的液壓轉(zhuǎn)換裝置為控制對象,研究并設(shè)計了基于嵌入式的恒減速制動電控系統(tǒng)。首先,本文以恒減速制動轉(zhuǎn)換裝置為控制對象,進(jìn)行控制原理的分析,同時根據(jù)工況需求提出了基于嵌入式的電控系統(tǒng)硬件總體方案。硬件電路采用雙極板插接方案,分為核心主板和外圍電路基板,便于系統(tǒng)調(diào)試。核心主板包含微處理器和所需電路,外圍電路基板是輸入輸出電路的集合,包括油壓信號輸入電路、溢流閥輸出電路等。為了提高硬件電路板的可靠性,本文還進(jìn)行了PCB板的電磁兼容性研究和設(shè)計。其次,結(jié)合硬件系統(tǒng)和恒減速制動控制原理,給出了基于嵌入式實時操作系統(tǒng)的多任務(wù)處理軟件系統(tǒng)方案。軟件系統(tǒng)包含恒減速多任務(wù)處理和控制算法研究兩大部分。實時操作系統(tǒng)μC/OS-II可實現(xiàn)多任務(wù) 并發(fā)‖處理,使得恒減速制動系統(tǒng)具有較高的實時性。控制算法采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),構(gòu)建了基于T-S模糊模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行了離線訓(xùn)練,該結(jié)果可直接應(yīng)用。同時為了提高速度反饋量的處理精度,引入了卡爾曼濾波算法,設(shè)計了卡爾曼濾波器。最后,根據(jù)以上研究內(nèi)容進(jìn)行了恒減速電控系統(tǒng)的集成仿真與實驗。首先采集編碼器數(shù)據(jù)并分別由卡爾曼濾波和傳統(tǒng)測速方法對加速度值進(jìn)行處理,實驗結(jié)果表明卡爾曼濾波精確度更高。接著基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法對恒減速制動系統(tǒng)進(jìn)行集成仿真,仿真結(jié)果完全滿足各種工況下的恒減速制動。最后在實驗室環(huán)境下,搭建模擬試驗臺,以及現(xiàn)場模擬實驗,驗證了電控系統(tǒng)的可行性。
【關(guān)鍵詞】：嵌入式系統(tǒng) 恒減速制動 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 卡爾曼濾波 多任務(wù)處理
【學(xué)位授予單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TD534
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-18
• 變量注釋表18-20
• 1 緒論20-26
• 1.1 選題背景及研究意義20-21
• 1.2 研究現(xiàn)狀及存在問題21-25
• 1.3 主要工作及研究內(nèi)容25-26
• 2 恒減速制動電控系統(tǒng)硬件研究與設(shè)計26-52
• 2.1 硬件電路總體方案介紹26-29
• 2.2 信號檢測元件確定29-33
• 2.3 核心主板研究與設(shè)計33-36
• 2.4 外圍電路基板研究與設(shè)計36-49
• 2.5 PCB板電磁兼容性研究與設(shè)計49-51
• 2.6 本章小結(jié)51-52
• 3 恒減速制動電控系統(tǒng)軟件研究與設(shè)計52-78
• 3.1 軟件系統(tǒng)總體方案介紹52-53
• 3.2 軟件系統(tǒng)各部分功能設(shè)計53-64
• 3.3 控制算法研究與設(shè)計64-77
• 3.4 本章小結(jié)77-78
• 4 恒減速制動電控系統(tǒng)集成仿真與實驗78-94
• 4.1 加速度處理實驗78-80
• 4.2 基于控制算法的恒減速制動系統(tǒng)仿真80-88
• 4.3 恒減速制動電控系統(tǒng)實驗88-92
• 4.4 本章小結(jié)92-94
• 5 結(jié)論與展望94-96
• 5.1 全文總結(jié)94-95
• 5.2 研究展望95-96
• 參考文獻(xiàn)96-100
• 作者簡歷100-103
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集103

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本文編號：983560