Пользователь
Настройка многоконтурных систем управления
Рисунок 1. Многоконтурная Simulink модель.
Для настройки многоконтурных Simulink моделей в MATLAB имеется приложение “Control System Tuner” . В этой работе рассматриваются особенности этого настройщика на примере построения двухконтурной системы управления.
Устранение “шумов” LabVIEW при приеме USB/СОМ данных
Введение
Синхронный прием данных программой LabVIEW через линию USB/СОМ работает достаточно хорошо, если принимаемые данные не содержат периодических фрагментов.
При обнаружении таких фрагментов LabVIEW вставляет «шумовые» байты и тем самым искажает принимаемый сигнал.
В этой работе рассмотрена причина появления шумов и вариант обеспечения «бесшумового» приема COM данных.
Состояние проблемы
На Рисунок 1 показана схема LabVIEW интерфейса, который каждый 10 мс такт посылает в СОМ порт запрос (один байт ASCII = 1). На каждый запрос контроллер высылает 6 байт (2 байта от одного датчика и 4 байта от другого). Соответственно, интерфейс должен принимать 6 байт контроллера. В основном, так и происходит, но в отдельные моменты количество принимаемых байт не равно и не кратно 6, в эти же моменты принимаемые сигналы имеют выбросы — искажения, например, как показано на Рисунок 2.
Проблема загрузки контроллеров Teensy
Загрузка контроллера Teensy, подключенного к компьютеру через СОМ порт при отсутствии других Teensy, не вызывает затруднений. Однако, загрузка одновременно-подключенной группы контроллеров Teensy может оказаться проблематичной [1,2,3,4]. Варианты решения этой проблемы обсуждаются ниже.
Моделирование двигателя по неполной спецификации
ВВЕДЕНИЕ
Зачастую, документация содержит неполный список параметров, необходимых для построения компьютерных моделей процессов или объектов, параметры могут не соответствовать контрольным отношениям.
В этой работе рассматриваются варианты построения динамических моделей двигателя постоянного тока по неполной спецификации и при наличии несоответствий между параметрами спецификации, также рассматривается вопрос обеспечения адекватности модели двигателя постоянного тока следующим режимам работы:
Совместное моделирование быстродействующих систем средствами TIA Portal и Simulink
В этой работе показана детальная авторская реализация объединения сред TIA Portal и Simulink для совместного моделирования с обменом данными, работающая при любом, даже самом малом, шаге квантования (моделирования). Этот вариант позволяет также тестировать PLC контроллеры TIA Portal на частотах квантования контроллеров. Синхронизация сред осуществляется без применения таймеров реального времени. Приведен пример построения быстродействующего контура, обеспечивающего управление аналоговым неустойчивым объектом Simulink виртуальным ПЛК среды TIA Portal. Экспериментально определено, что предлагаемое объединение сред не влияет на результаты моделирования.
Состояние проблемы
Интегрированная среда разработки систем автоматизации TIA Portal содержит инструментальные средства для конфигурирования, настройки, тестирования и обслуживания систем. Мощная среда MATLAB/Simulink обеспечивает эффективное моделирование и оптимизацию сложных динамических систем. Совместное моделирование TIA Portal и Simulink повышает качество проектирования систем автоматизации и управления и сокращает сроки проектирования.
Известны примеры связи сред TIA Portal – Simulink через OPC сервер, в которых среды обмениваются пакетами данных с максимальной частотой 10 раз с секунду [1,2,3]. Это ограничение определяет максимальную частоту квантования. Для моделирования и работы быстродействующих систем, которые характеризуются широкой полосой пропускания, требуется высокая частота квантования.
Скорость непосредственной передачи/приема данных через TCP канал в десятки раз выше скорости передачи через OPC сервер. Однако, для TCP связи с контроллерами TIA Portal, которые выступают в роли TCP клиента, необходимо, чтобы модель Simulink работала в режиме сервера, а таких библиотечных средств у Simulink нет.
Искажение озвучиваемых данных
В этой работе рассмотрен пример искажения данных, передаваемых в виде звукового потока.
Реализация моделей динамических систем средствами контроллера
За основу задания динамических свойств систем может быть принята любая из форм представления операторов: дифференциальные уравнения (ДУ), передаточные функции (ПФ), временные характеристики (ВХ) или частотные характеристики (ЧХ), однако для конкретных задач целесообразно выбирать наиболее рациональную форму [1].
Возможные преобразования форм представления моделей вход-выход показаны на Рисунок 1. Сплошные линии орграфа показывают однозначные преобразования, штриховые - неоднозначные преобразования экспериментальных данных. Результаты последних преобразований зависят от выбора структуры оператора и алгоритма обработки данных.
Подключение датчиков KELLER к среде MATLAB
Введение
Компания KELLER производит высокоточные датчики с цифровым выходом, которые подключаются к фирменному программному обеспечению для отображения и накопления показаний. Зачастую, пользователю необходимо интегрировать датчики в собственные системы мониторинга и управления. В этой работе на примере высокоточного датчика давления PR-33X показано подключение датчиков KELLER к интегрированной среде MATLAB, первоначально разработанной для анализа и синтеза систем управления, имеющей мощные средства обработки и отображения сигнальных данных.
Загрузка контроллеров без использования консоли Arduino IDE
При работе с контроллерами распределенной системы довольно часто приходится перезагружать контроллеры. Использование консоли Arduino IDE для перезагрузки заказчиком не очень удобно, поскольку для каждого типа контроллеров необходимо настраивать (или проверять) тип платы и номера СОМ портов, эту работу должен выполнять персонал, знакомый с IDE, да и не каждый заказчик желает знать, что система построена на контроллерах Arduino.
В этой работе рассматриваются варианты загрузки контроллеров (Arduino на Atmega328 и Atmega32u4 и совместимого контроллера Teensy) отдельными командами и через командный файл, без использования среды IDE.
Пример расчета реакции сигнала с применением преобразования Фурье в среде МАТЛАБ
Условие задачи
Необходимо определить изменение формы двоичного цифрового сигнала проходящего через фильтр и сигнальную линию. Сигнал задан амплитудой и скоростью передачи. Фильтр второго порядка, нормированный относительно частоты передачи данных, задан постоянными времени. Передаточная функция сигнальной линии представлена измеренной частотной характеристикой в комплексной форме.
Среда, используемая для вычисления и отображения данных – MATLAB R2015а.
В качестве примера исходных данных взяты следующие отношения, опубликованные на сайте www.StatEye.org для версии метода StatEye 3.0 GUI [1, 2, 3].
Скорость передачи данных bps = 10,3125 Гбит/с. Постоянные времени нормированного фильтра второго порядка совпадают, их обратная величина составляет ¾ частоты передачи данных. Сигнальная линия представлена частотной характеристикой. Измерение характеристики выполнено на частотах channel.f = 0,006495:0,0012475:20 ГГц. Заданное число точек дискретизации преобразования Фурье: points = 2^13.
Подключение удаленного СОМ контроллера к USB порту компьютера через несогласованные линии
Средства программирования PIC-контроллеров
Введение
PIC-контроллеры остаются популярными в тех случаях, когда требуется создать недорогую компактную систему с низким энергопотреблением, не предъявляющую высоких требований по ее управлению. Эти контроллеры позволяют заменить аппаратную логику гибкими программными средствами, которые взаимодействуют с внешними устройствами через хорошие порты.
Миниатюрные PIC контроллеры хороши для построения преобразователей интерфейсов последовательной передачи данных, для реализации функций «прием – обработка – передача данных» и несложных регуляторов систем автоматического управления.
Компания Microchip распространяет MPLAB — бесплатную интегрированную среду редактирования и отладки программ, которая записывает бинарные файлы в микроконтроллеры PIC через программаторы.
Взаимодействие MPLAB и Matlab/Simulink позволяет разрабатывать программы для PIC-контроллеров в среде Simulink — графического моделирования и анализа динамических систем. В этой работе рассматриваются средства программирования PIC контроллеров: MPLAB, Matlab/Simulink и программатор PIC-KIT3 в следующих разделах.
• Характеристики миниатюрного PIC контроллера PIC12F629
• Интегрированная среда разработки MPLAB IDE
• Подключение Matlab/Simulink к MPLAB
• Подключение программатора PIC-KIT3
Построение компактных коллиматоров для мощных светодиодов
Введение
В системах управления движением используется видеонаблюдение за объектами, которым, зачастую, требуется дополнительная подсветка. Экономичные мощные светодиоды хорошо справляются с освещением в широком угле обзора. Для уменьшения угла освещения необходим коллиматор. Расчет коллимирующих линз может быть выполнен, например, в Zemax или Code V. Для расчета сложных коллиматоров, содержащих отражатели, предназначены специальные среды, например, LightTools или TracePro. В этой работе показаны структуры и средства расчета оптимальных коллиматоров, уменьшающих угол обзора на порядок — до 10 градусов, также предлагается ручной вариант расчета.
Построение идеальной оптики в Zemax
Введение
Всё больше современные системы автоматизации оснащаются оптическими устройствами для решения задач позиционирования, распознавания, наблюдения и др. Построение идеальных оптических систем при помощи программы расчета Zemax может оказаться полезным и непрофессионалам, например, для лучшего понимания теории, особенностей оптических устройств и выполнения прикидочных расчетов оптических систем. В этой работе рассмотрены приёмы построения идеальной оптики в среде Zemax, даны примеры расчета диапазона автофокусирования фотокамеры, построения эквивалентной схемы монокуляра МГТ 2.5x17.5, объектива фотокамеры SUNNY P13N05B смартфона Huawei P7 и замены идеальных оптических элементов реальными.
Система распознавания отображаемых данных объекта
ВВЕДЕНИЕ
Разработанная система предназначена для бесконтактного распознавания данных объекта выводимых на его дисплей. Система является частью средств для тестирования объекта по данным диалога между объектом и пользователем.
Тестирование систем, имеющих доступ к программным или аппаратным каналам вывода информации пользователя не требует распознавания данных. Однако, когда такое подключение к данным объекта отсутствует, его можно выполнить при помощи бесконтактной системы распознавания, которая может обеспечить длительное наблюдение за состоянием объекта в автоматическом режиме.
В этой работе обсуждаются средства распознавания МатЛАБ без использования нейронных сетей, эффективность которых, в значительной мере, зависит от результатов обучения.
Особенности разработанной системы показаны на примере распознавания данных дайв-компьютера компании Open Safety Equipment Ltd.
Статья содержит следующие разделы.
• Библиотечные функции обработки изображений МатЛАБ
• Характеристики используемой веб камеры, подключение камеры к среде МатЛАБ, настройка режимов камеры.
• Распознавание символов с использованием корреляционных функций.
• Интерфейс пользователя системы распознавания и результаты распознавания
БИБЛИОТЕЧНЫЕ ФУНКЦИИ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ МАТЛАБ
MatLAB имеет библиотеки функций для работы с графическими файлами и видеосигналами. Ниже даны используемые варианты библиотечных функций.
Считывание изображения графического файла
>> pct = imread('DC_OS.jpg');
Рис. 1. RGB изображение [1] JPG файла в формате <196x259x3 uint8>
Взаимодействие программных и аппаратных средств
Понимание, каким образом программная переменная принимает значение физического сигнала и как значение программной величины превращается в конкретный сигнал, может помочь разработчикам программного обеспечения систем управления при расчете задержек, решении задач оптимизации, обеспечении устойчивости, разработке интерфейсов и подключении к процессорам и контроллерам периферии: датчиков, исполнительных механизмов, и др.
В этой работе рассматриваются вопросы, связанные с прямым и обратным преобразованием “программная переменная – сигнал”: особенности построения каналов передачи данных, подключения периферии к шинам процессора, вопросы адресной приёма-передачи данных и работа гипотетического процессора при обмене данными с внешним устройством.
Формирование канала передачи данных
Рассмотрим канал передачи данных, который имеет всего два состояния, например, наличие или отсутствие напряжения. Передатчик должен устанавливать напряжении в линии в соответствии с передаваемыми данными, а приемник по измеряемому напряжению выделять данные линии. Простейший передатчик включает источник напряжения и идеальный ключ, который изменением собственного сопротивления (ноль или бесконечность) замыкает или размыкает провода. В качестве идеального приемника используется измеритель напряжения (мультиметр) с бесконечным входным сопротивлением.
Рис. 1. Схема с неопределенным напряжением в линии передачи. В реальной схеме функцию ключа может выполнять транзистор.
В схеме Рис. 1 при замыкании ключа приёмнику передается 5В источника, однако, когда ключ разомкнут на входе приемника находится неопределенное напряжение.
Этой неопределенности нет в схеме Рис. 2, которая имеет два устойчивых состояния 5В или 0В. Сопротивление R добавлено в схему передатчика для ограничения тока через замкнутый ключ. Переходный процесс в линии пропорционален произведению ёмкости линии на выходное сопротивление передатчика, которое отличается при установлении и сбросе напряжения в линии. При установке напряжения в линии происходит заряд ёмкости через сопротивление R. Во время сброса напряжения ёмкость разряжается через сопротивление замкнутого ключа.
Рис. 2. Передача двух состояний 5В и 0В. Тождественные схемы. Постоянная времени (R*C) перехода из 0В в 5В (заряда емкости) больше постоянной разряда линии через идеальный ключ с нулевым сопротивлением.
Обработка и oтображение сигналов на частоте преобразования АЦП
Задача работы: Построение канала ввода, обработки и отображения сигналов на максимальной частоте преобразования АЦП контроллера Arduino.
Приборы и принадлежности: Контроллер Arduino UNO, пакет Simulink МатЛАБ (R2012).
ВВЕДЕНИЕ
Разработка программных средств для наблюдения, анализа и обработки сигналов на уровне контроллеров требует значительных временных затрат. Подключение контроллера к специализированной среде высокого уровня (Рис. 1) позволяет значительно сократить время проектирования алгоритма для контроллера с учетом ограничений его ресурсов.
Хорошим примером мощной специализированной среды для работы с сигналами является МатЛАБ. Для анализа сигналов зачастую требуется наблюдать его спектр в максимально широкой полосе частот. Для этого контроллер должен принимать сигналы на максимальной частоте преобразования АЦП.
Построение рабочего канала «Arduino UNO – МатЛАБ» для наблюдения и обработки сигналов в реальном времени на предельной частоте преобразования АЦП подробно излагается в этой работе. Особенностью этого канала является то, что такты реального времени задаются не МатЛАБ, а контроллером Arduino. Такое построение не требует компиляции Simulink модели с библиотекой реального времени (rtwin.tlc), что позволяет использовать в модели практически любые блоки библиотеки Simulink.
Рис. 1. Сравнение средств разработки алгоритмов. Для проектирование алгоритмов на уровне специализированной среды необходим канал передачи данных между контроллером и средой проектирования.
Информация
- В рейтинге
- Не участвует
- Зарегистрирован
- Активность