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菜鸟学四轴控制器之2:逐点比较法

来源:http://www.yylbdq.com 作者:北京快三 时间:2019-11-07 11:59

逐点比较法是基准脉冲插补算法中,最简单和直接的一种方式。

之前看过运动控制芯片的手册,包括了NOVA的MCX314和PCL6045等,知道插补的概念。

简单粗暴,速度快!

但是插补到底是啥玩意,其实一直是有点疑惑的,然后就傻乎乎的去问一些专家,他们的说法是:

可以实现直线插补,圆形插补和其他的插补,比如椭圆形等。

插补可以同时多轴输出,速度很快。然后就不知道问啥了。

逐点比较法,顾名思义,就是每走一步都要将加工点的瞬时坐标同规定的图形轨迹相比较,判断其偏差,然后决定下一步的走向,如果加工点走到图形外面去了,那么下一步就要向图形里面走;如果加工点在图形里面,那么下一步就要向图形外面走,以缩小偏差。这样就能得出一个非常接近规定图形的轨迹,最大偏差不超过一个脉冲当量。

基于我之前做步进电机的经验,以及测试步进电机驱动器的经验,我一般情况下都是通过单片机发一个固定脉冲来测试驱动器的性能。如果需要测试电机各种速度下的力矩特性,最多采用了S加减速曲线,在我看来,要画一个直线,那太简单了,直接X轴和Y轴同时给不同速度的脉冲不就OK了么?

北京快三平台,所以说,一般的雕刻机应该可以满足要求吧,关键是速度也快啊,比如说:

要画圆形和各种曲线,也很类似啊,为什么要加入插补这个概念?

MCX314插补速度可以达到8M,计算是256细分,画完一个硬币大小圆形,应该速度也很快吧。具体就懒得算了,实际雕刻效果能够看到,但是手里没有雕刻机,否则真相弄来玩一下。

后来在某度上查插补的概念,知道插补算法是一个数据密化的过程。

逐点比较法分为直线和圆弧插补,但是每一种方式都有四个步骤。

所以说,是的,我是一只超级菜鸟,因为:

(1) 判别。根据偏差值确定刀具位置是在直线的上方(或线上),还是在直线的下方。

1、对数控的理论和多轴控制器的理论,基本就是听说过。

(2) 进给。根据判别的结果,决定控制哪个坐标(x或y)移动一步。

2、我电子信息专业毕业,毕业多年一直做的是步进驱动器这块的硬件设计。

(3) 运算。计算出刀具移动后的新偏差,提供给下一步作判别依据。根据式(2—1)及式(2—2)来计算新加工点的偏差,使运算大大简化。但是每一新加工点的偏差是由前一点偏差 推算出来的,并且一直递推下去,这样就要知道开始加工时那一点的偏差是多少。当开始加工时,我们是以人工方式将刀具移到加工起点,即所谓“对刀”,这一点当然没有偏差,所以开始加工点的 =0。

基于步进驱动器已经没有多少利润,以及公司的发展需要,我打算从菜鸟开始,学习一下控制器的理论,希望自己能争取到一年左右的时间,设计一款完整的,用于四轴控制雕刻机的控制器。

(4) 比较。在计算偏差的同时,还要进行一次终点比较,以确定是否到达了终点。若已经到达,就不再进行运算,并发出停机或转换新程序段的信号。

虽然很菜,但是还是零星的有一点资源:

其实直线和圆弧插补的理解是相同的,直线则判断实际点在理论点的上方还是下方,圆弧则是判断在圆内还是圆外。

1、虽然控制器了解不深,但是步进驱动器的市场和技术都有一定的了解。

另外有一个要注意的就是下面的这个公式:

2、有不少客户和朋友,都能用得上这样的控制器,如果将成本做下来,低端也有低端的市场,做到哪一步算哪一步,一步一挪往上拱。

 

是为我目前的状态。

这是一个递推的公式,也就是计算下一点是X轴运动还是Y轴运动,这个公式在四个象限内是不同的。

趁周末的时间,我一头扎进了湖南大学的旧书馆,花了两小时的时间,淘到了两本书:

有两种方法来处理,一种是分别处理法,一种是坐标变换。显然坐标变换法要更方便。

《机床数控技术及应用》:主要有两章的内容,目前看来很重要:

如果是圆弧插补,则递推公式不同,但是原理是一样的,但是要注意,圆弧是有顺时针和逆时钟的差别的,也就是在一个象限有两个公式,也就一共有8种不同的情况。

1、数控机床的控制原理

另外一个就是速度:

2、数控机床的伺服驱动系统

V=F/SINα+COSα,这个很容易推导出来,也就是说,F为插补的速度,也就是移动一个脉冲当量的速度。

其中第二部分的内容,各种电机都有了解,尤其是步进和伺服比较熟悉,看看里面需要补充哪些理论知识。

显然,这个速度的范围为0.707到1之间,插补速度和实际刀具移动的速度影响不是很大,所以也不需要进行速度的调整!!

插补到底是啥东西?

果然是简单粗暴。

插补是数控系统的核心!!!而我以前一直都没重视!

对了,脉冲当量的概念也很简单,就是刀具移动的最小单位,比如256细分下,一个脉冲运动,则是1.8/256°所对应的刀具移动的距离。

插补有很多的算法,主要可以关注基准脉冲插补算法和数据采样插补算法:

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