多参数数据采集系统论文（共9篇）
多参数数据采集系统论文 篇1
0 引言
完整的环境控制系统包括控制器(包括控制软件)、传感器和执行机构。最简单的控制系统由单控制器+单传感器+执行机构组成,如由温度自动调节器控制加热或天窗开闭,由时间控制器控制灌溉,由CO2浓度控制器控制CO2施肥等。生产中采用这些控制系统,可以大大节省劳力,节约能源。20世纪80年代以来,我国先后从荷兰和以色列等国引进了40多套大中型温室,对于消化、吸收国外先进的温室生产经验起到了积极作用。然而,由于引进的温室价格和运行成本都很高,我国科技人员进行了温室的环境控制研究,但是由于我国的设施大都比较简单,大量的作业和调整都需要人工操作,作物生长小环境中环境因子调控程度很低,导致温室的生产潜力和生产效率与国外的工厂化蔬菜生产相比尚有很大差距。近些年,我国科技人员对夏季降温、冬季加温等技术的研究取得了不少进展,但对环境计算机控制系统领域的研究大多处于研制开发阶段[1,2,3,4]。
植物工厂用钠蒸气灯取代太阳光,并通过计算机将温度、湿度、二氧化碳浓度和肥料等控制在最适合蔬菜生长发育的水平。同旱地栽培相比,蔬菜的生长速度提高了4～5倍,并且不受气候影响,不施农药,四季稳定生产。在寒冷地带或沙漠地带,甚至在宇宙空间和地下空间,也能提供新鲜的蔬菜。现在已能利用植物工厂生产豆芽菜、蘑菇、鸭儿芹、白萝卜和生菜等。温室控制的研究成果可以很方便地推广到暖通空调等其他领域,有较强的现实意义[5]。
本文使用一组温度数据作为研究对象,通过算法达到降维和归一化的目的。
1 数据挖掘算法
数据挖掘成为一种新兴的信息处理技术,可以通过数据挖掘技术对温室环境数据库进行分析。例如,对温湿度调整的时间、室内外温度差别、作物生长状态和作物病虫害等因素进行调控,数据挖掘后满足实际需要。这样,数据挖掘的发展才更有意义。
通过数据挖掘的流程了解到数据挖掘的过程,从中找到解决问题的思路和方法。数据挖掘流程如图1所示。
1.1 模糊聚类算法
定义所取的算法样本数据位E,定义聚类C为E的一个非空的集合,也就是当C⊂E并且C≠Φ,对此处的聚类就是通过满足以下两个条件而聚,即
C1∪C2∪…Ck=E (1)
Ci∩Cj=∅ (2)
i≠j (3)
由以上条件中的第1个条件可知,笔者所取的样本集E中的每个样本必定属于某一个类; 由以上条件中的第2个条件可知,笔者所取的样本集E中每个样本最多只属于某一个类。此外,也有人提出了通过模糊聚类算法进行挖掘的思想。但是在模糊聚类中,不是以某个对象作为单个,而是以不同的隶属度进行多个聚类。算法整体思路如图2所示。
最终由聚类所生成的类必定具有彼此相似性,因为它是按照某种规律进行分类的集合,在很多应用中,可将这些分类的结果作为另外一个整体进行对待。
1.2 聚类算法的典型要求
1.2.1 可变化性
针对较小数据集,许多算法能够很好地进行聚类;但是对于大型数据集中可能包含有几百万、几千万、几亿乃至更多的对象,虽然通过抽样可以减少要处理的数据量,但是最终抽样可能会对聚类的结果带来很大的影响,甚至会产生错误的结果。因此,可变化性好的聚类算法对于笔者的研究很有必要。
1.2.2 能够处理混多层次数据
许多算法最终设计的结果都是对数值型(numerial)数据达到聚类的效果。然而,在许多实际的应用中,要聚类的数据可能不是数值型,而是二值型、字符型、枚举型或序数型,也可能是上述各种类型数据的最终混合而成的多层次数据。
1.2.3 达到可以分辨出任意图形的分类效果的目的
通过实际了解,很多的数据挖掘中采用了一些距离公式(如欧式距离)得到定聚类或者街区距离度量来确定聚类,然而这些距离度量却倾向于识别大小与密度都相差不大的球形聚类。但是现实生活中,聚类可能是各种类型的(如线形、环形、凸型及所有可能的各种复杂的、不规则的形状),这就要求聚类算法要能够分辨出任意图形的形状进行聚类。
1.2.4 相关领域知识需求
聚类算法在确定要传入数据的数据值时,需要的关于可能有关联的信息价值是最少的。很多聚类算法都要求用户输入特定范围内的数据值(可以输入类别数或度量阀值等),然而通过聚类算法得到的结果对输入的参数是非常敏感的,并且这些参数往往是很难确定,尤其是对维度越高的数据空间集进行聚类,这一现象则体现得更为突出、更为敏感。这种敏感的特性在一定程度上给用户带来了不小的麻烦,同时所生成的结果不可预料,使聚类算法结果的可控性降低,从而大大影响了算法的效果。
1.2.5 适用于多噪声数据样本
在实际生活中,数据样本中不可避免会存在突发数据异常,或者由于各种失误或故障引入的种种错误信息,然而诸多种聚类算法对于处理此类突发事件造成的数据异常能力不足,极易导致聚类的错误输出,甚至聚类算法本身无法执行。所以,为了充分考虑这些异常因素,所选用算法必须能够识别噪声数据而且稳健,避免系统崩溃的情况发生。
1.2.6 对参数的输入顺序有较低的依赖性
很多聚类算法对数据输入顺序的要求是非常高的。例如,在算法执行开始时,将聚类样本通过不同的次序依次传递给某个特定的聚类算法进行执行,虽然同样的样本数据只是其次序略微改变了,但对于同一算法而言,其极有可能产生令人不可思议的完全相异的聚类结果。
1.2.7 对高维度数据有很好的适应性
聚类算法有能力对多维度(三维以上)数据进行快速处理,对高维度数据有很好的适应性。许多聚类算法的知识发现还比较浅显,只适合处理低维数据,如一维、二维或者三维数据。而现实情况中,对于一个完整的数据集合来说,其所包含的数据量是很大的,同时也可能存在成千上万维和特征(也可以表示成数据属性),这对于多维空间中数据的聚类则是一个非常大的挑战。在这种现实复杂的N维数据空间中,所存在的大量数据元素间的形态无法预测,可能呈现异常分散或极其变形的形态。因此, 聚类算法在多维数据的处理能力方面亟待提高。
1.2.8 聚类算法对带有一定约束条件的聚类处理
在实际的现实世界中存在很多应用,这些应用可能需要在一些约束条件下来进行聚类分析。例如,一个超市中各个产品位置的拜访选择,就需要在对消费分布以及消费行为进行聚类时,考虑人们的消费习惯、消费心理及每个地区消费者的需求等约束条件。
1.2.9 聚类算法具有可理解性和可用性
当然所有的设计都是为了满足用户的需要,用户期望聚类的结果肯定是可以解释、易于实现并具有可用性,因此必须进行充足的调研。换句话说,聚类可能需要与具体的用户需求和具体应用结合在一起,具体应用的特定目标可能会影响到聚类算法的选择。
2 本文算法
本文利用基于密度的聚类算法和粒子群优化算法相结合,检测温室植物生长的参数应该如何设置才会更加符合实际需要,使温室控制更加合理。
DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与传统知识划分和层次聚类方法有很大的不同,它是将一类具有足够高密度的区域划分为簇,并且将所得到的簇定义为密度相连的点的最大集合。这种方法还可以实现在噪声的空间数据库中去发现并得到任意形状的聚类。
算法的思路必须符合实际的需要,在进行设计的同时要考虑到影响到温室控制参数问题的所有相关因素。通过图2所示算法思路,一方面可通过DBSCAN算法的得到其初期想要的数据以及对某些关系数据的设置进行设计和测试;另一方面通过基于粒子群的优化密度算法可以对数据进行精准聚类,达到降维和归一化的目的;最后,通过实际测试指标的反复测试,证实整个算法的可行性及准确性等。
项目目标是找出有效的降维算法并且对特征参数进行归一化处理。对数据进行标准化处理的过程如下:
标准差标准化
INPUTDATA(i,:)=(INPUTDATA(i,:)-a)./b;
极值标准化
DATAFORCLUS(i,j)=(INPUTDATA(i,j)-min(INPUTDATA(:,j))/(max(INPUTDATA(:,j))-min(INPUTDATA(:,j)));
列均值
a=mean(INPUTDATA);
列方差
b=var(INPUTDATA);
例如,对如下特征值进行降维和归一化处理,源数据如表1所示。归一化处理后的数据如表2所示。
通过归一化处理后,可以使数据的变化范围控制在1以内,更清楚地显示出数据特征;然后,通过降维处理,可以将所不需要的数据省去,相当于对数据进行压缩和简化模型的作用。通过算法仍对以上数据进行降维处理,处理结果如图3所示。
3 结论
1)通过降维处理,可以省去不需要的数据。
2)减少在工作中的障碍,节约时间,节省成本。 通过归一化处理是对参数进行控制,应用到温室参数 控制方面具有很重要的现实意义,所以该算法的实用性很强。
摘要：温室多参数控制系统是通过对影响温室环境的控制因子(如温度、湿度、光照和CO2浓度等)实现多参数控制。为此,利用基于密度的聚类算法(DBSCAN)和粒子群优化算法相结合的方式,将某一参数对温室影响的情况进行快速聚类,主要进行降维和归一化处理,以便找出适合温室的控制参数。实验证明,该算法对温室多参数控制具有很强的实用性。
关键词：温室,多参数,聚类算法,数据挖掘
参考文献
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多参数数据采集系统论文 篇2
1、SGSN主要提供的功能为(BCD)，
A、提供分组数据网的路由选择，协议转换 B、负责GPRS移动性管理，接入控制 C、执行数据压缩，加密和计费 D、通过Gn接口连接GGSN
2、GPRS手机Attachment过程需要参与的网元有(ABD)。
A、MS B、SGSN C、GGSN D、HLR E、MSC
3、基于网络安全的需要，网络操作系统一般提供了四级安全保密机制：注册安全性，用户信任者权限与(AC)。
A、最大信任者权限屏蔽 B、物理安全性 C、目录与文件属性 D、协议安全性
4、在ISO的OSI模型中，提供建立、维护和拆除端到端连接的层是(D);为数据分组提供在网络中路由功能的是(C);传输层提供主机之间的`数据传送;为网络层实体提供数据发送和接收功能和过程的是(B)。
A、物理层 B、数据链路层 C、网络层 D、传输层 E、会话层
5、仿真终端与UNIX主机的连接方式主要有(AD)，
A、串口连接 B、拨号网络连接 C、双绞线连接 D、网络连接
6、关于防火墙的功能，以下(ABC)描述是正确的。
A、防火墙可以检查进出内部网的通信量
??B、防火墙可以使用应用网关技术在应用层上建立协议过滤和转发功能
??C、防火墙可以使用过滤技术在网络层对数据包进行选择
??D、防火墙可以阻止来自内部的威胁和攻击
7、对于NAT(Network Address Translation)下面(AB)描述是正确的。
A、网络内部使用保留地址
B、所有的数据流量都要经过NAT网关才能发出
C、应用程序将经过地址转换过的包发给NAT，然后NAT再发出
D、内部地址需要和外部地址一一对应，才能实现地址转换
8、UNIX常用的文件类型有(ABCD)。
A、特殊文件 B、普通文件 C、目录文件 D、链接文件
9、为了保护数据库的安全，主要在(ABCDE)层次采取安全措施。
A、数据库系统层 B、物理层 C、操作系统层 D、网络层 E、人员层
10、TCP/IP模型传输层有两个并列的协议是(AC)。
多参数数据采集系统论文 篇3
1 管道布置
根据设计要求, 蒸汽管道系统要为9台机组提供蒸汽, 并要满足6台机组 (两个电站) 同时试验的条件 (电站所用蒸汽参数不全一致) , 因此本项目采用双母管、多分支设计方案, 并且在母管固定点附近设置蒸汽管道分支, 以减小各分支间的影响。
蒸汽管道布置中, 为了提高管道柔性, 减小各汽轮机进口受力, 采用了L形、Z形、Π形等管线形状, 同时设置了合适的支吊架, 并尽可能使管道的热位移方向与设备管口的附加位移方向一致。管道具体布置示意图详见图1。
2 管径和壁厚的计算
汽轮发电机组不同运行工况的蒸汽参数分别为:5.6 MPa、470℃、9.5 t/h和3.7MPa、370℃、10 t/h, 因此需要分别计算不同蒸汽参数下的管径和壁厚, 取较高值。
根据《火力发电厂汽水管道设计技术规定》, 管道材质采用12Cr1Mo V, 管道内径按下列公式计算:
其中:Di-管子的内径, mm;G-介质的质量流量, t/h;v-质比容, m3/kg;w-介质的流速, m/s;
管道壁厚按下列公式计算:
其中:Sm-直管的最小壁厚, mm;D0-管子外径, 取用公称直径, mm;Y-为温度对计算管子壁厚公式的修正系数;η-为许用应力的修正系数;[σ]t-为t℃时管子的许用应力;a-考虑腐蚀、磨损和机械强度要求的附加厚度, mm;根据计算结果, 蒸汽母管及分管分别取相应的厚度。
3 管道应力分析安全评定
管道应力分析分为静力分析和动力分析两部分。对于热力管道, 若没有特殊要求, 一般只进行静力分析。管道应力分析通常采用专门的管道应力分析软件, 如GLIF V、AUTOPSA、CAESAR II等, 也可采用通用的大型结构有限元分析软件, 如SAP5、ANSYS等。应力分析评定主要从以下两个方面考虑:
(1) 应力方面判定
在管道应力校核中, 根据产生应力的荷载不同, 管道应力分为一次应力、二次应力和三次应力。
管道一次应力是指由于外加荷载, 如管内压力、重力或其它持续荷载的作用而产生的应力。
管道二次应力是指由于热胀、冷缩、端点位移等位移荷载的作用所产生的应力, 它不直接与外力平衡, 而是为满足位移约束条件或管道自身变形的连续要求而产生的应力。
管道三次应力为一次应力和二次应力的叠加, 也就是由内压、重力等持续外载和热胀冷缩而产生的最大合成应力。
管道应力合格的判别标准是:一次应力和三次应力必须合格, 二次应力可以不一定合格。管道的一、二、三次应力分别用以下三个不等式来判别。
式中, σ1, σ2, σ3—分别为管道的一、二、三次应力, MPa;
[σ]20, [σ]t—管材在20℃及设计温度下的许用应力, MPa;
f—应力范围减小系数, 它与预期寿命内管道全温度周期性交变次数N有关, 当N≤2500时可取f=1。
1) 管端推力方面判定
蒸汽管道与设备相连接, 管道对设备端口的推力是不可避免的, 尽量减小蒸汽管道对设备端口的推力使之小于设备端口所能承受的最大推力是减小蒸汽管道对设备影响的关键。
4 管道应力计算结果
由于同一管道通过不同蒸汽参数时管道的应力以及变形是不同的, 因此对于本次的多参数、多分支蒸汽管路系统的设计根据蒸汽参数的不同分别进行了计算, 并对计算结果进行了比较。
4.1 统一蒸汽参数
管道设计参数为:5.6 MPa、470℃和3.7 MPa、370℃。计算结果表明:管道变形均匀, 管道应力及管端推力均满足要求。下面列出管道高参数运行状态下的应力分析结果。
计算中假定母管及9个支管内通过的蒸汽参数均为5.6 MPa、470℃。管道最大应力见表1, 管端推力见表2, 管道热态变形见图2。
4.2 多蒸汽参数
上面的设计方案虽然满足了管系不同支管统一蒸汽参数时的应力分析, 但为了保证管道和机组的运行安全, 将管系的高低参数组合的不同运行情况均进行了计算, 计算结果表明:管道变形均衡, 管道应力及管道对设备接口的推力满足要求, 管道和机组运行安全。下面列出多参数组合中的一种运行情况时的管系应力分析结果。
假定机组1、2、3蒸汽管道内通过的蒸汽参数为高参数 (5.6 MPa、470℃) , 机组7、8、9的蒸汽管道内通过的蒸汽参数为低参数 (3.7 MPa、370℃) 。管道最大应力见表3, 管端推力见表4, 管道热态变形见图3。
结语
多参数、多分支蒸汽管道系统已安全投入运行, 表明此蒸汽系统的设计是正确、可靠的。通过此次设计工作得到如下启示:
(1) 管系中支吊架的合理布置及正确选型可以增加管系的柔性, 减小管道热应力及管端推力。
(2) 合理的利用冷紧虽然不能减小管道热应力但可以减小管端推力。
(3) 管道壁厚的合理选择可以增加管系的柔性, 减小管道热应力。
(4) 对于多参数、多分支的蒸汽管道系统应尽量在固定点附近分支, 减小母管对支管的影响
摘要：本文以某汽轮发电机组联调试验的多参数、多分支蒸汽管路系统设计为例, 介绍了热力管道设计即是管道布置、管径和壁厚的计算、应力分析的过程, 并给出了该设计管道应力、热态变形及管道对设备推力等计算结果, 计算结果表明:该管道变形均衡, 管道应力及设备端口受力小于许用值, 满足设计要求。
关键词：多参数、多分支,蒸汽管道,应力分析
参考文献
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多参数数据采集系统论文 篇4
基于Web和加工特征的切削参数数据库系统设计
针对结构件切削加工常用的车、铣、钻工艺,根据需求构建了基于Web和加工特征的切削参数数据库系统,实现了切削参数数据的.企业级网络化管理和查询.
作 者：昝林 成群林 管雅娟 侯正全 宋健 作者单位：上海航天精密机械研究所 刊 名：航天制造技术 英文刊名：AEROSPACE MANUFACTURING TECHNOLOGY 年，卷(期)： “”(2) 分类号：V4 关键词：切削参数数据库 加工特征 Web应用程序电池多参数自动测试系统的研制 篇5
一些电池生产企业会对下线后的电池抽样, 并定期对样本进行性能测试, 方便日后的电池品质追溯。而目前国内的电池抽样检测设备主要为电池检测仪人工进行测量记录数据。为提高这类电池企业对电池样本检测的工作效率, 研制了一套新型的电池自动测试系统。系统能够实现自动控制、数据采集与处理、统计分析等功能。本系统中采用了可编程智能仪表HIOKI BT3562, 仪表可进行高精度高速的Ω (内阻) 、V (电压) 和ΩV (电压内阻) 测量, 它除电源开关之外的所有功能均可通过RS-232接口 (或者GP-IB接口) 与外部I/O端子实现, 且配备了丰富的信息指令便于接口控制[1], 适合于构建电池自动测试系统, 缩短了系统研发周期。
1 测试系统功能及组成
1.1 系统功能
测试系统能够对多种型号的圆柱形电池进行测试, 测试参数包括开路电压、短路电流、内阻和负载电压。进行测试时, 可以任意选择其中的测试参数进行单独测量或者组合测量, 并能够实时显示并保存结果;可以对结果进行相应的编辑, 如取消某一个电池的测试结果或重新测试某一个电池;可以随时查看统计信息;测试数据以固定报表形式保存, 报表包括电池的基本信息, 以及测试结果的统计信息和测试数据, 计算机作为人机交互平台完成整个系统的操控。系统为每种型号的电池配备了专门的电池测量盘和装电池纸盒 (LR20/R20型5×4颗, LR6/R6型10×6颗, LR03/R03型10×6颗, LR14/R14型5×4颗) , 以一个纸盒为单位进行测试。
1.2 系统硬件组成
测试系统硬件由机械装置模块、数据采集模块以及上位机 (计算机) 三部分组成。机械装置模块包括伺服放大器、伺服电机、电池测量平台、测试探针等, 其中电池测量平台实现XY方向平面运动, 由伺服电机驱动以实现电池的定位。数据采集模块包括PLC、HIOKI BT3562仪表等, PLC型号为欧姆龙CP1H-XA, 它带有四路A/D输入模块, 具有处理速度快、性价比高的优点, PLC除了对整个系统运动过程和参数检测过程控制外, 还实现电池的短路电流和负载电压参数的采集。BT3562仪表实现对电池开路电压、内阻参数的采集。计算机通过串口与PLC以及通过串口与BT3562仪表通信, 实现对整个测试系统的控制和检测。系统硬件组成框图如图1所示。
1.3 电池参数测量电路
电池参数的测量原理如图2所示。
继电器KA2闭合后, KA1再闭合使仪表的TRIG端子与ISO_COM端子形成短路从而触发仪表测量电池的开路电压或内阻。继电器KA4闭合时, 0.01Ω小电阻的电压经过放大, 由PLC的A/D模块进行采样再通过运算得到电池的短路电流。继电器KA3闭合, 3.9Ω电阻的电压由PLC的A/D模块采样直接得到负载电压。测试时, 由PLC控制各测量回路上的继电器分时闭合, 从而实现各参数的分时测量。继电器KA1、KA2、KA3采用OMRON公司的MY2NJ继电器, KA4则采用MDI/30NO-24DH型水银继电器。
2 系统软件设计
系统软件设计包括上位机软件设计和PLC程序设计两部分。上位机软件选用Delphi作为开发平台, 结合数据库技术编写而成, 主要实现一些具体的控制命令和监测。PLC程序由欧姆龙的编程软件CX-ONE编写, 根据上位机的控制命令实现对系统运动控制和参数检测。
2.1 上位机软件设计
上位机软件由多个画面组成, 可分为基本信息输入界面, 参数检测界面以及查询统计界面三类。
基本信息输入界面, 输入包括电池的型号、工厂、生产日期、测试日期等基本信息, 通过Delphi建立与外部Access数据库的连接将这些信息存入数据库。参数检测界面, 包括测试参数的选择、操作模式的选择等, 显示通信状态以及PLC的工作状态, 实时显示参数测试结果并将结果存入数据库, 并能对测试结果进行编辑包括取消和恢复。系统提供了自动、手动和重测三种操作模式, 自动模式是主要模式, 即按下自动按钮系统自动测试完一整盒电池, 也可以方便地切换到手动和重测, 手动模式可以选择一盒电池中任意位置的电池进行测试, 重测模式则是可以选择任意测试过的电池再测一遍。查询统计界面, 包括根据电池基本信息选项对数据库查询出电池参数的测试结果以及对测试结果进行平均值、最大值、最小值、偏差等的统计和输出固定格式的报表。其中, 报表是通过Delphi中的Excel控件, 调用事先做好的Excel报表模版, 再将查询得到的数据动态填入Excel模版中实现[2]。上位机软件参数检测界面如图3所示。
2.2 PLC程序设计
PLC程序主要包括不同电池型号下伺服电机的定位控制以及电池参数测量程序, 控制方式有自动控制和手动控制。自动控制根据各个逻辑位的组合以及设备状态实现不同的控制策略, 控制电机和继电器, 完成系统的流程工作。手动控制通过上位机按钮实现各电池的单独测试。
欧姆龙PLC提供四组脉冲输出, 在伺服电机的定位控制程序中, 先通过SPED指令设定X轴和Y轴电机对应的脉冲输出端口的脉冲频率, 通过PULS指令设定电机移动的脉冲量, 再控制相应软元件的状态向伺服单元输出SPED指令和PULS指令, 进而实现对X方向和Y方向伺服电机的控制[3]。在短路电流、负载电压测量子程序中, PLC首先对模拟量输入单元先进行量程设定, 设置生效后, 模拟量输入单元才能进行A/D转换, 转换结束, 然后再通过MOV指令把测量值存储在DM数据寄存器。开路电压和内阻的测量程序则是PLC直接控制其回路的继电器闭合触发仪表进行测量。本系统中, 电池参数的检测按照开路电压-短路电流-负载电压-内阻的顺序来进行, 在每个参数检测开始前以及完成后的程序中都给出状态标志, 供上位机查询。当上位机设定某个参数不测量时, 那么PLC执行检测程序时就跳过此参数的测量程序进行下一个参数的测试。在PLC程序设计中, 用一些内部辅助继电器作为电池型号、控制模式、测试参数、测量状态等的标志位, 上位机通过对这些标志位的读写, 实现测试功能的选择以及设备状态的监控。
3 系统通信的实现
系统工作时, 上位机通过串口与PLC以及通过串口与BT3562仪表通信, 实现对整个测试系统的控制和检测, 因此, 通信程序的开发是测试系统开发中的重点。
3.1 BT3562仪表的工作方式
BT3562仪表的工作方式根据计算机发送的测量条件来设置, 测量条件包括:仪表的功能设定、量程设定、采样设定、触发设定等, 各测量条件组合使得仪表有多种工作状态。上位机取得仪表的测量数据的指令也根据测量条件而不同, 具体如表1所示。
在本系统中, 仪表的测量受到外电路所连继电器的控制, 因而仪表的测量条件设定为:外部触发、连续测量状态为OFF。仪表的工作方式则是先通过计算机向仪表发送“:READ?”指令使仪表处于等待触发状态, 再由PLC控制仪表外部端子所接的继电器闭合触发一次测量。
3.2 通信实现
本系统中, 每次通信都是由计算机先发出命令, PLC以及仪表再响应, 因此时序配合尤为重要[4]。在上位机向PLC发送相应的控制命令后, 用定时器定时地读取PLC的测量状态, 再根据状态的不同, 进一步向仪表发送控制其测量的“:READ?”指令以及向PLC发送读取DM区测量值的指令。为避免上位机发送命令和接收数据产生冲突, 当接收到数据时, 立即停止定时器, 将数据处理完毕之后再开启定时器。上位机与BT3562仪表以及与PLC的通信流程图如图4所示。
Delphi的串口通 信这里采 用第三方 通信套件Comport Library进行设计[5]。通信过程中, 遵循“一问一答”的方式。在TCom Data Packe的On Packet串口接收事件中判断收到的状态再发送相关的命令, 即接收事件里的数据形式为接收-发送-接收。以测量开路电压、短路电流参数为例, PLC和BT3562串口接收数据的程序如下:
4 结束语
研制的电池自动测试系统实现了基于计算机和PLC共同控制下电池参数的自动测试与数据保存, 克服了电池抽样检测中需要人工测试以及记录数据的不足, 大大缩短了测试时间, 且系统可以测试多种型号的电池。经过测试和试用, 已在实际中应用, 极大地提高了检测的效率和精度。
摘要：针对电池抽样检测设备需人工进行测量记录数据的现状, 研制了一套新型的电池自动测试系统。该系统采用CP1H-XA型PLC作为测量与控制核心, 使用智能仪表HIOKI BT3562采集内阻与开路电压参数, 通过建立PLC与计算机以及HIOKI BT3562与计算机的串行通信网络, 系统可以实现电池参数的自动采集、动态显示和保存。实际应用表明, 测试系统可以大大提高测试效率, 且运行稳定可靠性良好。
关键词：自动测试系统,计算机,PLC,HIOKI BT3562,串行通信
参考文献
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多参数数据采集系统论文 篇6
在实际工程中, 评估滚动轴承是否发生了故障是主要的问题, 而具体发生了什么故障则相对次要, 因为无论滚动轴承的哪个部件发生了故障都需要更换或检修。
实际工程中, 一般采用基于振动信号的监测和诊断方法。评估滚动轴承状态也主要基于振动信号的分析, 具体来说就是从振动信号中提取反映滚动轴承工作状况的特征参数, 再根据参数的变化情况对滚动轴承特征做出评判。常见的参数分为有量纲和无量纲两类, 有量纲的如有效值、峰值等;无量纲的有峭度、歪度等。其中只有有效值有ISO和国家标准等可以参考的具体标准。除此之外, 其他参数都没有标准可以参考。虽然计算这些参数比较容易, 但是存在如下问题:这些参数达到什么数值或什么标准就可以认定滚动轴承异常;能否采用单一参数轴承状态评估问题。如果不能, 如何联合多个参数进行分析。
上述问题较难确定, 是这些参数实际应用中面临的主要困难之一, 本文采用模式识别领域中的支持向量数据描述 (Support Vector Data Description, SVDD) 解决这一问题。
2. 描述振动信号特征的常用参数
滚动轴承的振动信号中蕴含了的状态信息, 这些信息可以通过均方根值、波形指标、峰值指标、峭度、歪度等参数反映出来。下面分别介绍这些参数的定义和计算方法, 并简述其意义。令x (t) 表示连续时间振动信号, 令x (i) , i=1, 2, 3……ns表示经采样得到的离散时间振动信号。
(1) 有效值 (均方根值)
定义为
实际计算公式
有效值也称均方根值, 用来反映信号的能量大小, 适用于具有随机性质的振动测量。并适用于反映各个滚动体在滚道上运动时, 由于制造精度差、工作表面点蚀产生的不规则连续型缺陷引起的振动。轴承磨损程度越高, 造成的振动越大, 有效值也就越高。有效值反应一个波形的整体总能量, 但无法反映短时脉冲振动波形的幅值。
(2) 峰值
其中, max (x (t) ) 表示x (t) 的最大值。可以反映轴承某一局部故障点的冲击力大小。冲击力越大, 峰值越高。在检测由裂纹、剥落等原因造成的冲击性振动方面, 峰值比有效值更有效。
(3) 波形指标
式中:μX———振动信号x (t) 的均值。
实际计算公式
(4) 峰值指标
实际计算公式
有效值虽然能反映出轴承工作表面因制造质量差或磨损引起的表面粗糙状况, 但不能反映轴承元件上的局部剥落、擦伤、刻痕、凹坑等一类离散型缺陷。这种离散型缺陷产生的脉冲波形总能量虽然不大, 但是波形的尖峰程度增加了。这种类型的故障, 用峰值指标描述较为合适。由于是一个相对比率, 该指标不受振动信号绝对幅值、传感器灵敏度、放大倍数、轴承尺寸和转速等的影响。
(5) 峭度
其中, σx为振动信号的标准差。
实际计算公式
峭度是四阶统计量, 由于轴承上的振动信号中混有很大噪声, 故障信号与噪声不易区分。峭度把幅值四次方处理, 高的幅值被特别突出出来, 低的幅值被抑制, 这样就可以在混有噪声的脉冲调制信号中把反映故障特征信息的脉冲提取出来。但由于其对大幅值比较敏感, 稳定性不好。
考虑到上述参数的原理和特点, 为了能够全面地刻画轴承的故障状态, 本文选取有效值、峰值、峭度三个特征进行联合分析。
3. 支持向量数据描述 (SVDD)
在得到一系列的参数后, 待解决的问题就是采用什么样的后续分析方法来分析这些参数, 使之应用于轴承的状态评估。首先, 这一方法要能够处理多参数问题;其次, 这一方法要能够基于已有的多参数样本做出判决, 给出轴承是否异常的结论。针对这样的需求, 本文采用统计模式识别领域的支持向量数据描述 (SVDD) 技术作为进一步的分析处理工具。
将从一个振动信号中提取的上述参数组成一个向量V= (v1, v2, v3) , 由向量V组成的空间称为输入空间, 可以通过映射函数Φ (V) 将其映射入特征空间, 其中V的三个元素分别为有效值、峰值指标、峭度;如果测量到了l组振动信号, 则可以计算得到由向量V的不同取值组成的样本:{V1, V2, V3, …Vl}。可以合理地假定, 滚动轴承的不同运行状态, 对应着向量空间中的不同区域, SVDD正是利用模式识别原理和最优化技术将这些异常区域与正常区域以一定方式区分开来的工具。
SVDD的原理可以简述为:在待检测对象特征空间 (Φ (V) 空间) 的样本中, 按照一定的最优化规则, 找出限数目的样本作为支持向量 (Support Vetors) ;这些支持向量组成的最小闭超球体包围的范围即为正常范围, 最优化得到的判别准则可以使异常样本与闭球内的样本区分开。
基于SVDD的异常检测问题, 可以最终转化为在映射控件中寻找满足一定条件的最优特征向量的问题, 并最终归结为如下最优化问题:
利用核函数技巧, 映射函数内积运算可以用核函数代替, K (x, y) =<Φ (x) , Φ (y) >, 其中核函数通常可以取高斯函数K (x, y) =exp (-x-y 2) /b2, b为尺度参数。最后, SVDD技术得到的异常检测判别式为
其中, R为最小闭球体的半径, 向量事先进行了2范数归一化, 使得 (12) 中的非线性函数大于零的样本可以视为正常轴承的样本, 否则视为异常样本。该二元分类问题可以推广到多分类问题。
4. 滚动轴承状态评估的实验研究
本文采用美国辛辛那提大学IMS实验室公开的滚动轴承全生命周期实验数据验证上述方法的有效性;该实验数据为安装在轴承座上的加速度传感器以20 480Hz采样频率采集到的振动信号, 每组信号采样点数20 480点, 两组信号采集间隔10min;前80h轴承运行良好, 80h后轴承产生磨损, 约115h时轴承磨损加剧, 约160h后轴承完全损坏。
图1为从共计982组振动信号中计算出的各种参数随时间的变化曲线, 从中可以看出有效值、峰值、均值、峭度四个指标的变化最为显著。但同时应该注意到, 轴承完全磨损后各个参数值反而下降。
图2为选取有效值、峰值、峭度三个参数进行联合分析的情况, 进行联合分析比单个参数单一分析更清晰地显示出轴承状态的变化过程。
图3为用前80h的数据作为正常样本, 选取有效值、峰值、峭度三个参数训练SVDD判决器后, 再用少量80h后的数据作为异常样本进行检验的效果。从图3中可以看到, 判决器成功地判别出了异常样本, 即成功地自动识别了轴承的异常状态。图3中的三维图底部的等高线图显示了被检验的样本与正常工况间的差异程度, 轴承损坏越严重样本就偏离等高线中心越远。基于此原则, 可以进行轴承状态的定量判别。
图4与图3的实验过程类似, 不同的是仅选择了峭度、峰值两个参数进行训练和检验。从图4中可以看出, SVDD也能够成功判别轴承异常工作状态, 左下角包围的封闭范围表示轴承处于正常工况, 被检验数据偏离该范围越远轴承的损坏也越严重。
5. 结论
利用多参数联合分析可以更加有效地对滚动轴承运行状态进行评估, 相对于单参数分析其优点是可以综合各个参数的优势;当轴承发生异常而单一参数未明确反映时, 多参数联合分析有可能反映其异常。利用SVDD技术, 既可以综合各个参数进行分析, 又解决了判决标准问题。即使用正常运行样本训练得到SVDD的正常范围之后, 偏离该范围的即为异常, 偏离越远, 故障越严重。多参数联合分析和SVDD技术, 可以对滚动轴承的灵活、准确的状态评估提供有效的支持。
摘要：综合了滚动轴承振动信号的峭度、有效值、峰值三个参数, 并用支持向量数据描述 (SVDD) 技术对振动信号进行联合多参数分析, 对滚动轴承的运行状态进行评估。实验数据表明, 此方法能够有效地判决滚动轴承是否异常, 并能够度量异常程度。
关键词：滚动轴承,状态评估,多参数联合分析,支持向量数据描述 (SVDD)
参考文献
[1]沈庆根, 郑水英.设备故障诊断[M].北京:化学工业出版社, 2006.
[2]孔亚林.基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法研究[D].大连理工大学, 2006.
[3]程光友.时域指标在滚动轴承故障诊断中的应用[J].中国设备工程, 2005 (12) :34-35.
[4]崔硕.时域指标在滚动轴承故障诊断中的应用[J].机械工程与自动化, 2008 (1) :101-102.
多参数数据采集系统论文 篇7
关键词：溶解氧,温度,测控系统
1. 引言
目前, 国内外市场上虽有多种型号多种档次的环境参数分析控制仪, 但普遍存在着国产仪器性能单一, 使用寿命断, 可靠性低, 标定校准操作复杂的问题, 而进口仪器虽然精度高可靠性好, 但价格过于昂贵, 功能单一, 性价比低。鉴于目前国内基于单片机的智能仪器的开发水平与国外并无多大差距, 开发集检测与控制功能于一体的多参数测控系统, 与化学传感器直接配套, 具有广阔的市场。
2. 设计思路及测控系统框图
本文研究基于MCS—51单片机的多环境参数测控系统的检测和策略主要研究内容包括:
1) 设计单片机外围接口硬件电路, 能够用此处理器来采集和处理多环境参数;
2) 实现多环境参数复合校准、补偿, 推出溶解氧、温度等环境参数的测量算法, 因各种参数不断改变无法建模, 决定采用比较成熟的自校正PID控制来实现环境参数的实时控制;
系统设计框图如图1所示:
3. 溶解氧和温度的检测
1) 溶解氧浓度作为一项重要的环境指标, 传统的碘量法因分析精度高, 重现性好, 但其操作复杂, 耗时长, 不能对水样连续测定。采用电极 (YS15739型溶解氧电极) 测量具有快速、准确和可连续测定的特点, 更易于实现自动化和计算机控制。当金电极与银电极间加0.7V左右的极化电压时, 水中溶解氧透过薄膜, 在阴极上还原, 产生稳定的扩散电流。溶氧量越大, 则测得电流I越大, 对应的输出电压越大Uo, 即溶氧电压Uo, 反应电流I和氧浓度Oxy成正比关系。检测电路图如图2所示。
在溶解氧检测过程中, 相同氧浓度在不同温度下的传感器输出值是不同的, 从饱和溶氧电压与温度测量出发, 在气压恒定的条件下, 对蒸馏水溶氧量进行不同传感器的比较实验, 得出相同温度下不同传感器的电压值也不尽相同, 但同一传感器的饱和氧电压在不同温度下成确定的比例关系, 根据这一关系对采集的溶氧电压进行温度补偿。
2) 温度的检测采用一个带带负温度系数10K电阻作为传感元件, 其变换电路如图3所示。Rt为负温度系数电阻, 温度t越高, Rt越小, 对应温度电压UG越小, 此信号作为过程变量进行线性补偿后送往CPU作PID处理, 以保持温度恒定。
负温度系数热敏电阻的线性化模型使用范围有限, 在一定的温度范围内或是小范围内, 输出基本上是线性的。但在宽温范围内, 这种非线性将带来测量上的不便, 并在某些应用中产生较大的误差。所以补偿热敏电阻的非线性特性, 也就成为测量仪器设计的重要环节, 并能够增强设计的可移植性。补偿的原理就是通过电路中参数的调节, 将指数部分消去, 从而实现电压——温度的线性化, 线性化补偿的原理图如图4所示。
4. 溶解氧和温度的控制
本系统对溶解氧含量及温度的控制分贝采取模糊控制以及带有滞后补偿的数字PID控制方法, 推理得出模糊控制规则, 对数字PID控制器试验得到满意的参数并进行了仿真。
1) 溶解氧含量的控制很难建立一个精确的数字模型对其进行控制, 而模糊控制不需要了解系统的数学模型及参数, 对于未知模型的系统具有很大的实用价值。以溶解氧含量的偏差和变化率作为作为输入变量, 以调节变频器输出频率的控制量作为输出, 三个变量各自的范围由映射关系y=12[x-0.5 (a+b) ]/ (b-a) 界定为[-6, 6]之间的连续变化量, 在论域上分别考虑三个变量对应的模糊子集, 根据模糊规则表, 总结出模糊关系, 求出的模糊控制量采用加权平均法进行模糊判决, 得出模糊控制表, 将此表存于单片机中, 经过简单的查表, 即可得到控制量的论域元素, 再乘以相应的比例因子, 就可得出精确的控制量。
2) 数字PID控制器是普遍采用的控制方法, 综合了关于过去、现在和未来三方面的信息, 为广大工程技术人员所采用。由于计算机控制是一种采样控制, 它只能根据采样时刻的偏差计算控制量, 因此积分和微分项不能直接准确计算, 只能通过数值计算的方式逼近, 在采样时刻, PID控制规律可通过数值公式计算。增量式控制算法中不需要累加, 增量只与最近几次采样的输入值有关, 容易获得较好的控制效果。在工业生产过程中, 由于能量传输的延迟, 常常存在着纯滞后现象, 对象的纯滞后性质常引起系统的振荡, 为此使用史密斯预估器来进行滞后的补偿以达到较好的控制效果。PID控制策略的参数常常通过试验来确定, 逐步凑试, 逐步凑试, 得出整定的PID参数为:P=13, Ti=360s, Td-90s, 对温度的控制打到满意的控制效果。采用MATLAB平台下的SIMULINK进行仿真, 得出PID及Smith控制定植阶跃扰动下响应曲线如图5所示:
5. 结束语
多参数测控系统的研究难点是对各测量参数进行校准以及提高测量精度, 从而增强设计的可移植性, 本文介绍了重要环境参数——溶解氧、温度的检测及补偿方法, 并采用相应的控制策略, 可以通过数据通信及人机交互界面的设计实现多参数的实时测控。
参考文献
[1]李正军.计算机测控系统设计与应用[M].山东工业大学出版社
多参数数据采集系统论文 篇8
关键词：飞轮储能系统,PI控制器,粒子群优化,算法,双馈电机,优化,设计
0 引言
应用飞轮储能系统 (FESS) 提高电力系统稳定性[1,2,3,4,5], 要求FESS具有快速调节有功和无功功率的能力, 因此其控制器的性能非常关键。PI控制器因具有结构简单、实现容易、鲁棒性强等特点而在控制领域得到了广泛应用[6,7], 但其参数的优化设计在实际工程中常采用试凑法来整定。传统的设计方法[8]抗干扰能力较差。近年来, 随着智能优化算法的深入研究, 利用智能优化算法进行PI控制器参数优化设计受到越来越多的关注[9]。
粒子群优化 (PSO) 算法是一种新型的随机优化智能算法[10]。该算法因具有计算效率高、收敛速度快、鲁棒性好以及全局寻优能力强等特点, 在电力系统得到了广泛应用[11,12,13,14,15]。近年来, 也有专家学者将PSO算法用于PI控制器的设计[16,17]。文献[18]应用改进PSO算法优化FESS的PI控制器参数, 但其只应用于单个PI控制器参数的优化, 未提及FESS多PI控制器同时优化的情况。因此, 有必要进一步探讨FESS多PI控制器参数优化设计的问题。
本文应用加入模拟退火思想的改进粒子群优化 (AIPSO) 算法优化设计FESS有功和无功多PI控制器参数。该算法是在改进PSO算法 (即在传统PSO算法上加入混沌初始化、迭代中加入混沌扰动、自适应调整惯性权重系数等) 的基础上, 引入模拟退火的思想用于限制PSO位置更新范围, 进一步提高改进PSO算法的效率。文中给出了应用AIPSO算法优化FESS多PI控制器参数的方法, 并以FESS接入4机系统为例, 通过非线性仿真分析验证了优化结果的有效性。
1 FESS及控制系统模型
1.1 FESS简化三阶模型
文献[19]指出FESS采用双馈电机 (DFIM) 作为发电机/电动机, 不仅可以实现功率的四象限柔性调节, 并且由于转子侧的PWM只需交换滑差功率, 其实用性和经济性都比采用全容量PWM控制的异步电机好[7], 因此本文采用DFIM作为FESS的发电机/电动机。DFIM的数学模型在很多文献已有详细的讨论[1,2,3,4,5,18,20,21,22,23], 本文采用电动机惯例的三阶简化动态模型。
转子运动方程 (忽略阻尼转矩) :
其中, τj为电机惯性时间常数;且s为转差率, s= (ω0-ωr) /ω0, ωr为转子角速度, ω0为同步转速;Te是电磁转矩;由于飞轮储能没有原动机, 故机械转矩Tm=0。
定子电压方程:
其中, Uds、Uqs分别为DFIM定子d、q轴电压;Ids、Iqs分别为DFIM定子d、q轴电流; (为了区别于同步发电机的暂态电势) , xr r=xr+xm, xr和xm分别是转子漏电抗、励磁电抗, ψd r和ψqr分别为转子d、q轴磁链;x′=xss-xm2/xr r, xss=xs+xm, xs为定子漏电抗。
其中, Udr、Uqr分别为转子d轴、q轴上的电压;T′d 0=xrr/ (ω0rr) , rr为转子电阻。
式 (1) 和式 (3) 即为FESS的三阶动态模型。
1.2 FESS的PI控制器
DFIM共有2个控制量, 即转子电压Udr和Uqr。应用定子磁场定向控制策略[1,3,4,18,22], 即q轴是以并联接入点电压相量Us为参考, 各相量分别向Us所在的轴和滞后其90°的轴进行投影, 得到q轴分量和d轴分量, 从而能实现Uqr控制有功功率、Ud r控制无功功率的解耦控制。无功控制可以转化为电压控制, 有功和电压PI控制器框图如图1所示。
图中, Pref为FESS注入系统有功功率;PFESS_e=Ps+Pr为FESS实际输出的有功功率, Ps、Pr分别为定子、转子有功功率;PFESS_m为FESS输出有功功率的量测值;UFESS为FESS接入系统所在母线电压;UFESS_m为电压量测值;Gp_ps为含FESS的电力系统传递函数;Gp、Gu分别为有功和电压PI控制器传递函数, 其中KPP、KPU为比例系数, KIP、KIU为积分系数;Gt p、Gt u分别为有功和电压测量环节的传递函数, 其中τp、τu为惯性时间常数。
从图1中可看出, 有功控制包括3个环节, 其开环传递函数为
电压控制器包括3个环节, 其开环传递函数为
由式 (4) (5) 及图1可知, FESS有功和电压控制系统的闭环传递函数为
2 AIPSO算法
2.1 PSO算法的基本原理[10]
PSO算法的思想来源于鸟群捕食行为。在PSO算法中, 每个优化问题的解都看成是d维搜索空间的一只鸟, 称为“粒子”, 每个粒子都有一个当前速度vi= (vi, 1, vi, 2, …, vi, d) 和当前位置xi= (xi, 1, xi, 2, …, xi, d) , 并都有一个相应的适应度函数fi来评价自己。PSO算法先产生一群随机粒子 (随机解) , 然后通过迭代寻找最优解。在每一次迭代中, 每个粒子通过跟踪2个“极值”来更新自己:一个极值是该粒子本身所找到的最优解, 称为个体极值, 记为pbest= (pbest, 1, pbest, 2, …, pbest, d) ;另一个极值是目前整个群体找到的最优解, 称为全局极值, 记为gbest= (gbest, 1, gbest, 2, …, gbest, d) 。
PSO算法在第k+1步迭代计算时, 每个粒子根据式 (8) 和式 (9) 来更新自己的速度和位置:
其中, ω为惯性权重系数;c1、c2为非负常数;r为 (0, 1) 之间的随机数;j=1, 2, …, d;i=1, 2, …, m, m为粒子个数。
在应用式 (8) 更新速度vi, j时, vi, j会被控制在一个最大速度vmax (vmax>0) 内, 即若vi, j>vmax时, vi, j=vmax;若vi, j<-vmax时, vi, j=-vmax。
经过一定次数的迭代计算就可能找到优化问题的全局最优解。
2.2 AIPSO算法
文献[18]针对传统PSO算法在寻优搜索过程中存在效率低、易早熟等缺点, 提出了改进PSO (IPSO) 算法, 即
a.利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性对粒子进行初始化, 以提高初始值的质量;
b.在迭代中, 利用混沌扰动来跳出局部最优解;
c.采用自适应调整惯性权重系数方法来快速找到最优解。
但在应用中发现:如果位置的更新式 (9) 没有任何限制, 就可能出现新的位置变得“很坏”, 引起收敛速度变慢。由此, 可以考虑加入对位置更新的限制。位置更新限制容易想到采用类似速度更新限制的方法, 即每个位置被限制在一定范围内。这种位置更新方法虽然简单, 但会带来不利的方面, 如全局最优解不在所限定的范围内, 这时IPSO算法无法跳出当前局部最优解的范围, 导致陷入局部最优解。
更好的限制位置更新的方法是在IPSO算法中引入模拟退火的思想[24,25,26]。模拟退火优化算法[26]源于物理的退火过程, 与一般优化问题具有相似性。算法的基本思想是从一给定解开始, 从邻域中随机产生另一个解, 接受准则是允许目标函数在有限范围内变坏, 并以一定概率接受新的解。若设模拟退火算法中的起始温度T (0) 、终止温度T0和退火速度vα, 则式 (9) 更新位置后, 计算更新前后两位置的适应值变化量ΔE。若ΔE<0, 则接受新位置的值;若ΔE>0, 则若exp (ΔE/T) >rand (0, 1) (rand (0, 1) 表示0~1之间的随机数) , 也接受新位置的值, 否则不接受。若接受新位置的值, 而且T>T0, 则降温T (k+1) =vαT (k) ;否则不降温。
可见, 在IPSO算法中加入模拟退火思想后, 既达到限制新位置的目的, 又具有跳出局部最优解的可能性, 因此性能更好。该算法即为AIPSO算法。
3 应用AIPSO优化FESS多PI控制器参数
一般的参数优化设计方法是针对有功或电压PI控制器分别进行的[18], 但是由于2个PI控制器只是近似解耦控制, 分别设计可能会造成相互负影响。因此本文采用AIPSO算法进行2个PI控制器参数同时优化设计, 使得2个控制器性能都达到最优。
ITAE[16,17,18] (Integral of Time multiplied by the Absolute value of Error) 准则指的是时间乘以误差绝对值的积分, 主要是限制过渡过程后期出现的误差, 故按ITAE准则设计的参数一般具有超调量小、过渡平稳、反应快速等特点。
FESS有功和电压的ITAE表达式分别为
其中, ta为动态响应调节时间;eP (t) 为系统动态响应过渡过程中FESS输出有功功率与给定有功参考量间的误差值;eU (t) 为系统动态响应过渡过程中FESS机端电压与给定电压参考量间的误差值。
取适应度函数为有功功率和电压偏差的ITAE指标的和, 即
因此, FESS有功和电压PI控制器参数优化问题的目标函数可表达为
其中, Kα为2个PI控制器的参数, 分别代表KPP、KIP、KPU或KIU;rα_min和rα_max分别为控制器参数的下限和上限值。
由式 (13) 可见, FESS多PI控制器参数同时优化问题转化为一个带不等式约束条件的最优化问题。
4 算例分析
以FESS接入4机系统[27]为例, 分析应用AIPSO算法设计FESS多PI控制器参数的效果。FESS安装在4机系统的节点7处, 如图2所示。
FESS参数取自文献[1], 初始状态为:Pe=0, Qe=0。PSO的种群规模为30, 最大迭代次数为50, c1=c2=2.0, ωmax=0.95, ωmin=0.10。
应用AIPSO优化FESS的有功PI控制器参数KPP、KIP、KPU和KIU, 共30次, 得到:
为了验证所优化的PI控制器参数性能, 对如图2所示的4机系统进行非线性仿真计算, 设定有功指令P*ref和电压指令U*ref分别为
其中, P*ref为有功参考值 (标幺值) , U*ref为电压参考值 (标幺值) , t为仿真时间 (单位是s) , 仿真时长为2 s。
仿真曲线如图3和图4所示 (U、Pe、Qe均为标幺值) 。从图中可以看出, FESS接入4机系统后, 在有功和电压指令变化时, FESS的有功和电压响应曲线基本无超调, 且调节时间很短, 具有良好的跟踪性能, 说明采用AIPSO算法整定的FESS有功和电压PI控制器参数是合理和有效的。
图4中无功具有较大的超调量, 原因为支撑电压的快速响应造成了瞬间无功变化很大。
为了比较AIPSO算法的性能, 本文将AIPSO算法与自适应粒子群 (APSO) [17]算法、IPSO[18]算法和混沌粒子群 (CPSO) [27]算法作比较。每种算法各运算20次, 统计其平均迭代次数, 如表1所示。
优化过程中, 各种算法的适应值的收敛曲线如图5所示 (n为迭代次数) 。
从表1和图5中可以看出, AIPSO算法具有更高的效率, 优化性能更好。
5 结论
多参数数据采集系统论文 篇9
1 系统构成及工作原理
LED多参数检测分选系统由送料系统、检测系统、落料系统、带料爪、PC机等组成。系统组成原理框图如图1所示。在LED多参数检测分选系统中,进料工位、检测工位与落料工位依次呈90°布局,课题中设计的工作台在电机控制旋转过程中,利用带料爪依次完成对LED的取料、检测、分选。
1.1 带料爪及工作台
LED在带料爪上高精度的装夹与定位,对测试是否成功非常重要。带料爪由电磁铁、弹簧、夹具和外壳等组成。夹具上的导电沟槽与LED管脚在夹紧过程中接触,在检测工位与电极接通,点亮LED进行检测。同时带料爪均匀安装在圆盘工作台的四周,在电磁开关电路的控制下,完成张开和夹紧动作。
1.2 检测系统
检测系统主要包括线阵CCD、程控恒流源、定光栅摄谱仪等仪器,本课题中主要完成光功率、发散角及光谱参数的检测。当带料爪到达检测工位时,程控恒流源经过正负判向电路通过电极对带料爪导电沟槽供电,点亮LED进行检测。
1.3 分选机构
分选机构主要由三部分组成:(1)分选马道,用于运送LED到指定分选盒;(2)分选盒,存放已经分选的LED,此系统待分选为16类,其中0#分选盒是系统自用,用于异常结果处理(如测试不成功、分选出错等);(3)输送管,用于输送LED导入相应分选马道。接收到来自PC对LED检测处理结果后,输送管在步进电机的控制下,转到相应的输送马道。
2 硬件控制原理与设计
2.1 系统总体控制原理
整个LED多参数检测系统采用上下位机模式,双核DSP控制。LED检测数据的采集、分析和处理以及操作命令的发出主要由PC机完成,工作台和落料系统以及其他动作控制分别由DSP单元完成,DSP与PC机之间采用串行通信模式。工作台在旋转过程中,带料爪进入进料工位后取料;经过检测工位检测,PC机将检测结果进行分析,将处理结果传输给落料系统,落料系统的输送管等待就位;带料爪进入落料工位,带料爪张开,LED掉入落料系统的输送管完成LED的分选。
落料系统的步进电机上装有光电编码器,只有当编码器反馈的位置信息与待对应分选号相对应时才确认正确,否则强行转到0#位置作异常结果处理并报警出错。同时每个分选马道上设有光电监测传感器,对各类已分选好的LED进行监测计数,通过液晶显示。
系统采用了两片TI公司的DSP TMS320LF2407作为主控芯片,以构建一个高速、高稳定的电机控制系统。LED多参数检测系统是一个实时控制系统,要求控制器具有较高的处理能力和速度。TMS320LF2407芯片是一款16位定点数字信号处理器,具备高处理能力并支持对常见控制设备的访问,主要应用于运动控制、工业控制等领域。TMS320LF2407总线结构支持丰富的片内外设访问,两种类型总线接口用于片内外设。TMS320LF2407控制器能直接与数据总线匹配,可以得到全速CPU处理能力,具有通常DSP的强大运算能力,而且集成了ADC、CAN、SCI、SPI等外围器件功能,对应用于控制系统(运动控制和电机控制)提供了强大的支持,同时功率驱动保护中断为系统操作提供安全保障。在控制中充分利用了事件管理器的定时器功能来控制电磁铁继电器开关电路,定时器比较功能产生PWM以完成电机的速度控制,捕获单元反馈电机的位置信息。
2.2 控制电路
系统中两片DSP芯片,其中一片DSP作为控制步进电机驱动检测工作台的核心控制单元,另一片主要控制落料系统和一些外围电路。外围控制电路包括:电源管理电路、专用复位电路、信号输出输入电路、存储器扩展电路、液晶显示电路、串行通信电路、电磁铁开关电路、报警电路、光电传感器监测电路等。
步进电机在转动运行时不够平稳,低速运行容易产生噪声,同时步进电机在运行过程中还需要升降速过程,否则会产生堵步、失步现象。检测工作台的平稳运行关系到LED测试的成功率。本课题对工作台的控制通过硬件上步距细分和软件上升减速变化来实现。图2为工作台的步进电机核心驱动电路。系统采用专用芯片TA8435来驱动步进电机,运行方式为1/8细分模式(M1、M2高电平)、顺时针方向旋转(CW/CCW高电平)、工作电流为1A。R8和C1组成复位电路,D1～D4为快恢复二极管,可用来泄放绕组电流。输入信号有时钟输入和使能控制,分别由DSP芯片的TIPWM/TICPR、IOPB1引脚提供。输入级与驱动器之间通过光耦进行隔离,TLP521光电耦合器可以起到隔离两个系统地线的作用,使两个系统的电源相互独立,消除地电位不同产生的影响;另一方面,可以避免驱动器的高电压信号可能对DSP芯片的干扰。
3 软件构成
系统软件采用上下位机模式,上位机软件设计以虚拟仪器(LabVIEW)为开发环境,基于Windows操作系统的动态链接库技术进行测控程序的编制。上位机系统软件采用模块化设计,主要完成系统硬件的驱动、初始化和控制、数据采集、测试数据处理、数据显示等功能。下位机程序包括工作台控制的DSP程序和落料系统控制以及外围逻辑电路动作控制的DSP程序。下位机程序在CCS环境下用C语言编程,模块化设计,各模块主要采用中断方式调用。落料系统的电机控制采用串口通信控制,串口配置为8位,无奇偶校验,连续发送三个控制字节,第一个字节表示电机的正反转运行,后面两字节分别表示运行步数的高低位字节。落料系统的基本工作程序框图如图3所示。
采用TMS320LF2407作为LED多参数检测系统的控制核心,结合DSP的高速性能和内部特殊总线结构的优势,使得系统的硬件得到简化,体积减少,成本降低,控制更加方便。系统的实时性、精确性、稳定性得以保证,同时用户只需要装配一些相应的仪器就可以检测LED更多的性能参数,便于硬件的升级。
摘要：在LED应用中,对其性能的一致性要求非常高,因此需要在LED生产现场对LED进行快速检测和分选。采用PC机和TMS320LF2407A控制对LED进行多参数检测和分选,简化系统的硬件结构,减小系统的体积,有效降低系统的成本,显著提高系统的处理能力。
关键词：LED 分选,TMS320LF2407A,电机控制,带料爪
参考文献
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