無(wú)力傳感器智能助力輪系統(tǒng)設(shè)計(jì)
本文關(guān)鍵詞:無(wú)力傳感器智能助力輪系統(tǒng)設(shè)計(jì),由筆耕文化傳播整理發(fā)布。
【摘要】:據(jù)第六次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)肢體殘疾人士與老齡人口(超過(guò)60歲)占全國(guó)人口總數(shù)比例高達(dá)16.12%。這些人群面臨著出行或者行動(dòng)不便的困境,由此帶來(lái)了一系列的社會(huì)問(wèn)題。在此背景下,智能輪椅發(fā)展迅速,為肢體殘疾與行動(dòng)不變的老人提供了諸多便利。然而它們價(jià)格高昂,核心控制器件需要進(jìn)口且控制系統(tǒng)安全性與可靠性低,難以得到普及。為了降低成本并保證控制系統(tǒng)可靠性,本文研發(fā)了一款應(yīng)用于手動(dòng)輪椅的助力設(shè)備——智能助力輪。在大量閱讀國(guó)內(nèi)外助力設(shè)備相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文提出了DSP控制芯片+直流無(wú)刷電機(jī)(BLDCM)的系統(tǒng)總體方案并設(shè)計(jì)了DSP外圍以及相關(guān)電路。首先,以應(yīng)用于手動(dòng)輪椅的智能助力輪為研究對(duì)象,建立并分析了驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)模型。由此,確定了所需電機(jī)的功率與扭矩并且搭建了相關(guān)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。其次,本文采用模型辨識(shí)的方法,通過(guò)模型降階處理、采用低頻正弦掃頻的方法、并引入自適應(yīng)卡爾曼濾波辨識(shí)算法抑制量測(cè)噪聲對(duì)辨識(shí)結(jié)果的影響,從而精確地建立了驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,并檢驗(yàn)了辨識(shí)模型的控制性能。再次,控制系統(tǒng)采用了無(wú)力傳感器自適應(yīng)模型阻抗助力控制策略(簡(jiǎn)稱FSLAMIPAC)。本文使用經(jīng)典控制理論分析了FSLAMIPAC算法的助力性能與魯棒穩(wěn)定性,揭示了力觀測(cè)器的魯棒性限制因素并且提出一個(gè)解決低魯棒性的設(shè)計(jì)方法。借助MATLAB/simulink對(duì)控制架構(gòu)中的各個(gè)模塊進(jìn)行了設(shè)計(jì),根據(jù)仿真結(jié)果選取了最佳控制參數(shù)。FSLAMIPAC算法沒(méi)有使用力傳感器僅使用編碼器估測(cè)外部施加力信息,大幅降低了控制成本。它通過(guò)對(duì)路面傾斜角度的監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)修正模型阻抗的大小,以達(dá)到自適應(yīng)助力輸出的效果。最后,使用Dspace實(shí)驗(yàn)平臺(tái)對(duì)設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)進(jìn)行了檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,電機(jī)能夠按照助力要求完成輸出。
【關(guān)鍵詞】:智能助力輪 扭矩模式 系統(tǒng)辨識(shí) 力估測(cè) 無(wú)力傳感器
【學(xué)位授予單位】:中北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP212.9;TH789
【目錄】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 1 緒論10-17
- 1.1 研究背景以及研究意義10-11
- 1.2 國(guó)內(nèi)外助力設(shè)備的研究現(xiàn)狀11-15
- 1.2.1 有力/力矩傳感器的方案11-14
- 1.2.2 無(wú)力/力矩傳感器方案14-15
- 1.3 智能助力設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)15-16
- 1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)16-17
- 2 系統(tǒng)總體方案設(shè)計(jì)17-28
- 2.1 智能助力輪的外形設(shè)計(jì)17-18
- 2.2 系統(tǒng)的整體架構(gòu)18-19
- 2.3 直流無(wú)刷電機(jī)19-20
- 2.4 驅(qū)動(dòng)器及接口電路設(shè)計(jì)20-23
- 2.5 主控芯片及外圍電路設(shè)計(jì)23-27
- 2.5.1 供電電路24
- 2.5.2 時(shí)鐘振蕩電路24-25
- 2.5.3 JTAG接口電路25
- 2.5.4 ADC模數(shù)轉(zhuǎn)換電路25-26
- 2.5.5 DAC數(shù)模轉(zhuǎn)換電路26
- 2.5.6 eQEP捕獲電路26-27
- 2.6 信號(hào)轉(zhuǎn)換電路27
- 2.7 本章小結(jié)27-28
- 3 智能助力輪驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)模型28-43
- 3.1 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)學(xué)模型28-30
- 3.1.1 普通輪椅的基本參數(shù)28
- 3.1.2 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型28-30
- 3.2 實(shí)驗(yàn)方案的確定30-32
- 3.2.1 電機(jī)參數(shù)選擇30-31
- 3.2.2 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建31
- 3.2.3 無(wú)刷直流電機(jī)扭矩模式的調(diào)試31-32
- 3.3 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的理論推導(dǎo)32-35
- 3.3.1 無(wú)刷直流電機(jī)工作原理32-34
- 3.3.2 驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)機(jī)理建模34-35
- 3.4 系統(tǒng)辨識(shí)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型35-39
- 3.4.1 自適應(yīng)卡爾曼濾波算法36-38
- 3.4.2 DSP28335測(cè)速程序的編寫38-39
- 3.4.3 模型辨識(shí)39
- 3.5 辨識(shí)模型控制性能檢測(cè)39-42
- 3.5.1 實(shí)際電機(jī)PI控制的階躍響應(yīng)40
- 3.5.2 辨識(shí)模型PI控制40-41
- 3.5.3 電機(jī)與辨識(shí)模型同一PI控制的階躍響應(yīng)對(duì)比41-42
- 3.6 本章小結(jié)42-43
- 4 控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)43-59
- 4.1 FSLAMIPAC系統(tǒng)架構(gòu)43-44
- 4.2 傳遞函數(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)44-45
- 4.3 經(jīng)典反饋控制解析45-47
- 4.4 擾動(dòng)觀測(cè)器與力觀測(cè)器的設(shè)計(jì)47-49
- 4.4.1 系統(tǒng)帶寬設(shè)計(jì)47
- 4.4.2 狀態(tài)觀測(cè)器的校驗(yàn)47-49
- 4.5 自適應(yīng)模型阻抗助力比的設(shè)計(jì)與魯棒性49-51
- 4.6 追蹤性能的反饋控制器的設(shè)計(jì)51-53
- 4.7 仿真實(shí)驗(yàn)53-58
- 4.7.1 系統(tǒng)帶寬設(shè)計(jì)的驗(yàn)證54
- 4.7.2 反饋控制器A的對(duì)比設(shè)計(jì)驗(yàn)證54-56
- 4.7.3 仿真實(shí)例56-58
- 4.8 本章小結(jié)58-59
- 5 基于Dspace實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的程序開發(fā)與調(diào)試59-69
- 5.1 Dspace的結(jié)構(gòu)體系59-61
- 5.1.1 Dspace軟件環(huán)境59-60
- 5.1.2 Dspace DS1103硬件控制板60-61
- 5.2 Dspace旋轉(zhuǎn)式增量編碼器參數(shù)調(diào)試61-65
- 5.3 Dspace平臺(tái)上控制系統(tǒng)的C代碼生成65-68
- 5.4 本章小結(jié)68-69
- 6 總結(jié)與展望69-71
- 6.1 結(jié)論69
- 6.2 展望69-71
- 附錄71-74
- 參考文獻(xiàn)74-79
- 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及所取得的研究成果79-80
- 致謝80-81
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