运动控制系统应用实例
运动控制系统原理与应用
运动控制系统原理与应用
运动控制系统是一种通过计算机控制的系统，用于实现精密运动控制的方法。
它主要由传感器、执行器、控制器和通信模块组成。
传感器用于收集物体位置、速度、力度等信息，将其转化为电信号，并传输给控制器。
常用的传感器包括编码器、位移传感器和力传感器等。
执行器是将控制信号转化为机械运动的装置。
常见的执行器有直流电机、声音扬声器和液压马达等。
控制器是运动控制系统的核心，负责处理传感器收集到的各种信号，并根据事先确定的控制算法生成控制信号，将其发送给执行器实现精密运动控制。
常见的控制器有单片机、PLC和DSP芯片等。
通信模块用于与其他系统进行数据交换和通信。
通过通信模块，运动控制系统可以与设备进行远程监控和数据传输。
运动控制系统广泛应用于工业生产线、机器人、自动化设备以及航空航天等领域。
它可以实现对物体的精确定位、追踪、速度控制和力控制等操作，提高生产效率和产品质量。
总之，运动控制系统是一种通过计算机控制传感器和执行器实现精密运动控制的系统。
它在工业生产和自动化领域有着广泛的应用前景。
运动控制系统原理及应用
运动控制系统原理及应用运动控制系统是指通过控制器对运动设备进行控制，实现运动控制的系统。
它是现代工业自动化的重要组成部分，广泛应用于机械加工、自动化生产线、机器人、航空航天等领域。
本文将介绍运动控制系统的原理及应用。
一、运动控制系统的原理运动控制系统的原理是通过控制器对运动设备进行控制，实现运动控制。
控制器通常由控制器主板、输入输出模块、通信模块、电源模块等组成。
输入输出模块用于接收传感器信号和控制执行器，通信模块用于与上位机通信，电源模块用于为控制器提供电源。
运动控制系统的控制方式有开环控制和闭环控制两种。
开环控制是指控制器根据预设的运动参数直接控制执行器，不考虑实际运动情况。
闭环控制是指控制器通过传感器反馈实际运动情况，根据反馈信号调整控制参数，实现精确控制。
二、运动控制系统的应用1. 机械加工运动控制系统在机械加工中的应用非常广泛，可以实现高精度的加工。
例如，数控机床通过运动控制系统控制刀具的运动轨迹，实现高精度的加工。
另外，运动控制系统还可以应用于激光切割、电火花加工等领域。
2. 自动化生产线运动控制系统在自动化生产线中的应用也非常广泛。
例如，自动化装配线通过运动控制系统控制机械臂的运动，实现自动化装配。
另外，运动控制系统还可以应用于自动化包装、自动化检测等领域。
3. 机器人运动控制系统是机器人的核心控制系统，可以实现机器人的运动控制、路径规划、力控制等功能。
例如，工业机器人通过运动控制系统控制机械臂的运动，实现自动化生产。
另外，运动控制系统还可以应用于服务机器人、医疗机器人等领域。
4. 航空航天运动控制系统在航空航天领域中的应用也非常广泛。
例如，飞行控制系统通过运动控制系统控制飞机的姿态、速度等参数，实现飞行控制。
另外，运动控制系统还可以应用于卫星控制、火箭发射等领域。
运动控制系统是现代工业自动化的重要组成部分，广泛应用于机械加工、自动化生产线、机器人、航空航天等领域。
随着科技的不断发展，运动控制系统的应用将会越来越广泛。
运动控制系统 第九讲 运动控制系统应用实例
2．功能分析
• 从车辆行驶的基本功能来看，无人驾驶应该完成 有人操作的所有功能，从操控性来看，要有自动 控制车辆加减速、制动、转向动作，要能依据感 知传感器实现对行驶环境的精确感知，依据GIS、 GPS（北斗）确定合理的行车线路。
3．系统组成
• 首先我们先对无人驾驶汽车进行分析，无人驾驶 汽车是什么？无人驾驶汽车是由一个车架+四个车 轮+油门控制（一个行走电机）+一套转向操控系 统（一个转向电机）+一套制动装置+一套行车控 制电脑+能源供给管理系统（电源管理）+外部行 车环境感知+一个外壳组成。
本讲主要内容
第九章运动控制系统应用实例 9.1 无人驾驶汽车 9.2高速电子锯 9.3胡萝卜汁的灌装 9.4点胶机 9.5包装生产线 9.6缠绕生产线 9.7恒压供水系统
9.1 无人驾驶汽车
• 1．问题提出 • 2．功能分析 • 3. 系统组成 • 4. 工作流程 • 5. 结论
1．问题提出
• 随着人民生活水平的提升和科学技术水平 的发展，市场对自动驾驶车辆的需求越来 越高，有关自动驾驶的标准的分级，主要 有SAE（美国机动车工程师学会）标准和 NHTSA（国家公路交通安全管理局）两个 标准；目前，前者受到大多数业内人士的 认可，它从Lv0－Lv5将自动驾驶依据控制 方式和适用环境分为了6个等级。
图9-2 无人驾驶汽车感知结构图
决策规划部分 决策规划模块由四个子模块信息融合、任务决策、轨迹规划和异 常处理组成。这部分的硬件载体是一部高性能行车电脑，但核心还是控制软件无人车软件系统模块。 通常情况下，无人驾驶汽车的决策与规划系统主要包含以下几点内容： 1.路径规划：无人驾驶车辆中的路径规划算法会在进行路径局部规划时，对路径 的曲率和弧长等进行综合考量，从而实现路径选择的最优化，避免碰撞和保持安 全距离。 2.驾驶任务规划：即全局路径规划，主要的规划内容是指行驶路径范围的规划。 目前，无人驾驶汽车主要使用的行为决策算法有以下3种： 1.基于神经网络：无人驾驶汽车的决策系统主要采用神经网络确定具体的场景并 做出适当的行为决策。 2.基于规则：工程师想出所有可能的“if-then规则”的组合，然后再用基于规则 的技术路线对汽车的决策系统进行编程。 3.混合路线：结合了以上两种决策方式，通过集中性神经网络优化，通过“ifthen规则”完善。混合路线是最流行的技术路线。 感知与决策技术的核心是人工智能算法与芯片。
电机驱动技术在船舶运动控制中的应用
电机驱动技术在船舶运动控制中的应用船舶作为一种重要的交通工具，其运动控制是确保航行安全和运输效率的关键。
随着科技的不断发展和进步，电机驱动技术在船舶运动控制中的应用越来越广泛。
本文将重点探讨电机驱动技术在船舶运动控制中的应用，包括电机驱动系统的基本原理、电机类型及其优势、应用案例等。
一、电机驱动系统的基本原理船舶运动控制的基本原理是利用电机驱动系统实现对船舶的动力输出和运动控制。
电机驱动系统由电机、电力电子变换器、控制器等组成。
电机作为核心部件，通过电力电子变换器将电能转换为机械能，再通过控制器对其进行精确控制，从而实现船舶的运动控制。
二、电机类型及其优势1. 直流电机：直流电机具有转速范围广、起动扭矩大、转速调节范围宽等优点，适用于低速高扭矩的工况。
船舶在停靠、靠泊等低速工况下，直流电机能够提供足够的扭矩以保证安全和稳定性。
2. 交流感应电机：交流感应电机具有结构简单、可靠性高、维护成本低等优势，广泛应用于船舶的动力传动系统中。
其适用于中低速运行工况，可满足大多数船舶运动控制的需求。
3. 无刷直流电机：无刷直流电机具有高效率、高功率密度、寿命长等优点，被广泛应用于新能源船舶等领域。
其在船舶运动控制中能够提供高效、可靠的动力输出。
三、电机驱动技术在船舶运动控制中的应用案例1. 船舶推进系统：电机驱动技术广泛应用于船舶推进系统中，通过电机驱动船舶螺旋桨，实现对船舶前进、后退、转向等运动的控制。
这一技术应用使得航行更加精确、平稳，提高了船舶的操控性和运输效率。
2. 船舶平衡系统：电机驱动技术在船舶平衡系统中起到关键作用。
例如，通过对电机的精确控制，可以实现对船舶的倾斜、抗浪等运动的平衡控制，使船舶在恶劣海况下保持稳定，保护货物和乘客的安全。
3. 载重船舶卸货系统：电机驱动技术在载重船舶卸货系统中应用广泛。
通过电机驱动卸货机械臂、输送带等设备，实现对货物的自动卸载和运输，提高了卸货效率和操作安全性。
4. 船舶辅助设备控制：电机驱动技术还广泛应用于船舶辅助设备控制中，如发电机组、压缩机、泵等设备。
运动控制系统在激光切割行业的应用
运动控制系统在激光切割行业的应用在材料加工领域，激光技术已逐渐成为工业加工的首选，不论金属还是非金属材料，激光都能高效精准的完成加工任务，并且做到无变形，热反应小，边缘光滑。
目前激光可完成的加工任务有切割、雕刻、打标、焊接、清洗等，在服装、鞋类、饰品、家具、钣金、汽车等诸多行业得到广泛应用。
激光设备的核心设备包括激光器，激光头和运动控制系统等。
如果说激光和机床是工人的“手”和“身体”，那运动控制系统则是大脑，是控制激光机一举一动的控制总成。
运动控制系统的主要功能是控制电动机的速度、扭矩和运动位置。
随着科学技术的发展，运动控制系统的功能继续增强，并且可以与外界相互联系，并逐渐发展为适合各种复杂处理的精确控制系统。
目前激光机主流控制系统解决方案是运动控制卡，这是一种基于PC机及工业PC机、用于各种运动控制场合（包括位移、速度、加速度等）的上位控制单元。
它可以发出连续的、高频率的脉冲串，通过改变发出脉冲的频率来控制电机的速度，改变发出脉冲的数量来控制电机的位置。
在激光处理场中，运动控制系统不仅必须解决机床的轴向运动问题，而且还必须准确控制激光输出。
许多数据，例如激光功率，焦点，运动速度，辅助气体，材料吸收等，都需要执行运动控制系统的操作和输出。
对于激光束的运动轨迹控制，它非常准确。
任何数据参数都不会丢失。
否则，工件的处理无法正常完成。
毛刺边缘将有毛刺。
如果工件损坏了，则浪费了材料。
因此，对于激光和技术人员来说，选择合适的运动控制系统是非常重要的事情。
先进的激光控制系统通常带有传感器模块，能够根据激光机上传感器来监控加工过程中温度、压力、高度、气压等因素变化，实时进行计算调整，令机床的加工动作始终保持在理想的设定上。
运动控制技术及应用设计
运动控制技术及应用设计运动控制技术是一种能够控制运动参数、速度、角度、轨迹等的技术，广泛应用于工业、机械、航空、医疗、电子以及体育等领域。
运动控制系统主要包括传感器、控制器、执行器和运动控制算法等四个部分。
下面将结合工业机械应用设计实例，具体介绍运动控制技术及其应用设计。
一、运动控制技术详解1. 传感器传感器是运动控制系统中的输入信号设备，能够将机械设备的各种运动参数、状态等转换成电信号输出。
传感器种类繁多，常见的有位移传感器、角度传感器、加速度传感器、力传感器等。
通过传感器的采集，可以实时获取机械设备的运动参数，并将这些数据传输给控制器进行控制。
2. 控制器控制器是运动控制系统中的中央处理设备，负责接收并处理来自传感器的数据，根据预设的运动参数控制机械设备的运动状态。
控制器常见的类型有PLC（可编程逻辑控制器）、DSP（数字信号处理器）、FPGA（现场可编程门阵列）等。
控制器通过内部运动控制算法处理输入信号，输出控制指令，控制机械设备的运动。
3. 执行器执行器是运动控制系统中的输出信号设备，负责将控制器输出的控制指令转换成机械设备的运动状态。
执行器种类多样，常见的有电机、伺服电机、步进电机、液压/气动执行器等。
通过执行器的输出，可以精确控制机械设备的运动。
4. 运动控制算法运动控制算法是运动控制系统中的核心部分，负责控制机械设备运动的各种参数，如位置、速度、角度等，实现控制目标。
常见的运动控制算法包括比例积分微分（PID）控制算法、位置伺服控制算法、多轴插补控制算法等。
不同的运动控制算法适用于不同的机械设备及其运行状态，需要根据具体需求进行选择和优化。
二、工业机械应用设计实例以钣金切割机器人为例介绍运动控制技术及应用设计。
钣金切割机器人是一种能够自动完成钣金切割加工的工业机器人，通常需要通过运动控制技术进行控制。
具体实现过程如下：1. 采集数据借助位移传感器、角度传感器等传感器，采集切割机器人的各种运动参数，包括位置、速度、角度等。
运动控制案例
运动控制案例在工业自动化领域中，运动控制是一个核心的技术，它在机械设备中起着至关重要的作用。
下面将介绍三个运动控制案例，展示运动控制技术的应用和优势。
案例一：汽车生产线上的运动控制在汽车生产线上，运动控制技术被广泛应用。
通过运动控制系统，汽车工厂能够实现对机器人臂的精确控制，完成装配、焊接、涂装等工序。
运动控制系统能够精确控制每一个动作的速度、力度和位置，保证汽车生产的高质量和高效率。
同时，运动控制系统还可以实现多轴的同步运动，提高生产线的生产能力和自动化程度。
案例二：数控机床上的运动控制数控机床是当今机械加工行业的重要设备。
运动控制系统在数控机床中发挥着关键作用。
通过运动控制系统，数控机床可以实现对工作台、刀架、主轴等运动部件的精确控制，从而实现精密加工和高效生产。
运动控制系统还可以实时监测工件和刀具的位置、速度等参数，提供实时反馈，保证加工质量和安全性。
案例三：物流机器人上的运动控制随着电子商务的迅猛发展，物流行业变得日益重要。
而在物流领域，运动控制技术为机器人的智能运动提供了重要支持。
物流机器人通过运动控制系统，可以实现对自身的定位、导航和运动控制。
通过精准的轨迹规划和位置控制，物流机器人可以高效地完成货物的搬运和分拣任务，提高物流效率和准确性。
总结起来，运动控制技术在工业自动化领域的应用非常广泛。
通过运动控制，各种机械设备能够实现精确、高效的运动控制，提高生产效率、加工质量和工业安全性。
从汽车生产线到数控机床，再到物流机器人，运动控制系统在不同的领域都发挥着重要作用。
相信在未来的发展中，运动控制技术将继续创新，为各行各业提供更加先进、高效的解决方案。
S7-1200运动控制
S7-1200运动控制S7-1200运动控制根据连接驱动方式不同，分成三种控制方式，如下图所示1、PROFIdrive：S7-1200 PLC通过基于PROFIBUS/PROFINET的PROFIdrive方式与支持PROFIdrive的驱动器连接，进行运动控制。
2、PTO：S7-1200 PLC通过发送PTO脉冲的方式控制驱动器，可以是脉冲+方向、A/B正交、也可以是正/反脉冲的方式。
3、模拟量：S7-1200 PLC通过输出模拟量来控制驱动器。
对于固件V4.0及其以下的S7-1200CPU来说，运动控制功能只有PTO这一种方式。
目前为止，1个S7-1200 PLC最多可以控制4个PTO轴，该数值不能扩展。
S7-1200 运动控制—PROFI drive控制方式PROFI drive 是通过PROFIBUS DP和PROFINET IO 连接驱动装置和编码器的标准化驱动技术配置文件。
支持PROFI drive 配置文件的驱动装置都可根据PROFI drive 标准进行连接。
控制器和驱动装置/编码器之间通过各种PROFI drive 消息帧进行通信。
每个消息帧都有一个标准结构。
可根据具体应用，选择相应的消息帧。
通过PROFI drive 消息帧，可传输控制字、状态字、设定值和实际值。
『注意』固件V4.1开始的S7-1200CPU才具有PROFI drive的控制方式。
这种控制方式可以实现闭环控制。
S7-1200 运动控制--PTO控制方式PTO的控制方式是目前为止所有版本的S7-1200 CPU都有的控制方式，该控制方式由CPU向轴驱动器发送高速脉冲信号（以及方向信号）来控制轴的运行。
这种控制方式是开环控制。
S7-1200 运动控制--模拟量控制方式固件V4.1开始的S7-1200 PLC的另外一种运动控制方式是模拟量控制方式。
以CPU1215C为例，本机集成了2个AO点，如果用户只需要1或2轴的控制，则不需要扩展模拟量模块。
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车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍 物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制 案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。 各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算 法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图 9-3 所示。 图9-3所 示的就是一个无人驾驶汽车的基本结构示意图，以感知为主，有关车辆本身 的操纵性则没有反映。
图9-1 无人驾驶汽车结构框图 分析图9-1，由驾驶需求、外部感知识别、决策规划、控制执行和车本体等模 块组成。
其中：
感知部分由摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等多种方式共同组 成。 激光雷达 激光雷达的生产厂商集中在国外，包括美国Velodyne公司、 Quanegy公司以及德国的Ibeo公司等，国内激光雷达公司有深圳速腾、北京 北科、上海禾赛等。 毫米波雷达、超声波雷达 近年来毫米波雷达和超声波雷达也逐渐成为自动驾
本讲主要内容
第九章运动控制系统应用实例 9.1 无人驾驶汽车 9.2高速电子锯 9.3胡萝卜汁的灌装 9.4点胶机 9.5包装生产线 9.6缠绕生产线 9.7恒压供水系统
9.1 无人驾驶汽车
• 1．问题提出 • 2．功能分析 • 3. 系统组成 • 4. 工作流程 • 5. 结论
1．问题提出
• 随着人民生活水平的提升和科学技术水平 的发展，市场对自动驾驶车辆的需求越来 越高，有关自动驾驶的标准的分级，主要 有SAE（美国机动车工程师学会）标准和 NHTSA（国家公路交通安全管理局）两个 标准；目前，前者受到大多数业内人士的 认可，它从Lv0－Lv5将自动驾驶依据控制辆行驶的基本功能来看，无人驾驶应该完成 有人操作的所有功能，从操控性来看，要有自动 控制车辆加减速、制动、转向动作，要能依据感 知传感器实现对行驶环境的精确感知，依据GIS、 GPS（北斗）确定合理的行车线路。
3．系统组成
• 首先我们先对无人驾驶汽车进行分析，无人驾驶 汽车是什么？无人驾驶汽车是由一个车架+四个车 轮+油门控制（一个行走电机）+一套转向操控系 统（一个转向电机）+一套制动装置+一套行车控 制电脑+能源供给管理系统（电源管理）+外部行 车环境感知+一个外壳组成。
3
3由无人驾驶系统完成所有驾驶操纵，人类需要对某些请求做出应人答类。及系统
由无4人驾驶系统完成所有驾驶操纵，人类不一定需要对所有系统请求做出应答，限系定统道路环境。 4
5 由无人驾驶系统完成所有驾驶操纵，人类可以随时进行接管操作，不限定道系路统环境。
自动驾驶不等于无人驾驶，本实例是以满足SAE等级4、5为目标，从满 足实现无人驾驶汽车，来对无人驾驶汽车系统进行解析。
驶汽车中，参与多传感器信息融合感知设备。其中，最为知名的例子就是特 斯拉在其智能汽车中，完全没有使用激光雷达，而采用毫米波雷达＋摄像头 的方案。
摄像头（计算机视觉）摄像头进行拍摄，在进行图像和视频识别，确定车辆 前方环境，是自动驾驶汽车的主要感知途径，这也是很多无人驾驶公司的主 要研发内容之一。 不过，在这一方面，ADAS要先于无人驾驶汽车向市场推广，因此在数据收集 反馈、工程化等方面，ADAS公司也处于领先地位。 国内双目ADAS公司中科慧眼CTO崔峰就表示，在未来无人驾驶汽车中，摄像 头（双目）将成为重要的感知部分，中科慧眼未来努力的目标，也是为自动 驾驶汽车，乃至各类出行机器人提供机器视觉方面的技术支持。 有关感知部 分的传感器. 布局图详见图9-2 目前，车载摄像头主要分为单目和双目两种。
人工智能算法的实现需要强大的计算能力做支撑，特别是深度学习算法的大规模 使用，对计算能力提出了更高的要求。 随着人工智能业界对于计算能力要求的快速提升，进入2015年后，业界开始研 发针对人工智能的专用芯片，通过更好的硬件和芯片架构，在计算效率上进一步 带来大幅的提升。
控制执行部分 智能驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上， 根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照 跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、 车距保持、换道、超车等基本操作。自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向 控制和横向控制技术：纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即 方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。
• 详见表9-1.
表9-1为自动驾驶汽车等级标准
分级标准 SAE NHTSA
自动驾驶汽车分级标准（SAT及NHTSA ） 定义
驾驶主体
0
0 由人类驾驶者操纵汽车，过程中会获得警示和保护系统辅助 人类
判断1驾驶环境1，对方向盘、加减速、制动中的一项提供驾驶支持，其他驾驶动作由人人类类司机完成
判断2驾驶环境2，对方向盘、加减速、制动中的多项提供驾驶支持，其他驾驶动作由人人类类司机完成
图9-2 无人驾驶汽车感知结构图
决策规划部分 决策规划模块由四个子模块信息融合、任务决策、轨迹规划和异 常处理组成。这部分的硬件载体是一部高性能行车电脑，但核心还是控制软件无人车软件系统模块。 通常情况下，无人驾驶汽车的决策与规划系统主要包含以下几点内容： 1.路径规划：无人驾驶车辆中的路径规划算法会在进行路径局部规划时，对路径 的曲率和弧长等进行综合考量，从而实现路径选择的最优化，避免碰撞和保持安 全距离。 2.驾驶任务规划：即全局路径规划，主要的规划内容是指行驶路径范围的规划。 目前，无人驾驶汽车主要使用的行为决策算法有以下3种： 1.基于神经网络：无人驾驶汽车的决策系统主要采用神经网络确定具体的场景并 做出适当的行为决策。 2.基于规则：工程师想出所有可能的“if-then规则”的组合，然后再用基于规则 的技术路线对汽车的决策系统进行编程。 3.混合路线：结合了以上两种决策方式，通过集中性神经网络优化，通过“ifthen规则”完善。混合路线是最流行的技术路线。 感知与决策技术的核心是人工智能算法与芯片。