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現場總線技術的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器開發(fā)
在自動控制系統中，執(zhí)行器接收來自控制器的自動調節(jié)信號或手動操作信號，將其轉換成調節(jié)機構動作的輸出，從而改變控制量的大小。執(zhí)行器同控制器或控制系統相連，共同實現對工業(yè)過程(如溫度、壓力、流量,位移等變量)的控制。作為控制回路中極為重要的組成部分,執(zhí)行器的性能在很大程度上決定了整個系統的控制品質和產品質量。

現場總線技術的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器開發(fā)
執(zhí)行器是工業(yè)自動控制系統中的一個重要環(huán)節(jié),無論多么復雜的自動控制系統,zui后都歸結到對執(zhí)行器的控制上來。執(zhí)行器故障往往對控制性能產生直接的影響,因此及時發(fā)現其運行過程中存在的故障,是保障控制過程的穩(wěn)定經濟運行的基本要求。 在詳細分析CAMOZZI電動執(zhí)行器的工作特性及原理的基礎上,深入的研究了CAMOZZI電動執(zhí)行器的常見故障機理以及故障表現,zui后設計了以PIC18F485單片機為核心的電動執(zhí)行機構的控制器,針對故障的機理選取故障采集點進行故障特征量的數據采集。 因為主元分析算法在處理線性相關數據時可對其降維的作用,所以對于采集的CAMOZZI電動執(zhí)行器故障數據,采用了主元分析方法處理多變量數據集。由于傳統主元分析采用標準化作為數據預處理方法,會導致部分信息的丟失。針對由電機慣性造成的CAMOZZI電動執(zhí)行器不能精確定位的問題,介紹了一種新的CAMOZZI電動執(zhí)行器控制算法--貼近算法,并對基于該算法的CAMOZZI電動執(zhí)行器進行了仿真分析。不同于傳統的CAMOZZI電動執(zhí)行器,基于貼近算法的CAMOZZI電動執(zhí)行器不需要任何制動裝置就能有效地利用電機的慣性準確定位。詳細描述了貼近算法,利用Matlab編程實現了該算法,zui后對CAMOZZI電動執(zhí)行器進行仿真試驗。仿真結果驗證了貼近算法的可行性、有效性及局限性。針對這個問題,用均值化代替標準化作為主元分析數據預處理方法。 以主元分析降維后數據為基礎,使用基于zui小二乘法支持向量機進行CAMOZZI電動執(zhí)行器故障診斷建模研究。分別選取了多項式核函數,徑向基函數核函數,Sigmoid核函數為故障診斷建模核函數,每種核函數對應的一對多算法,一對一算法,DAG-SVM算法,基于二叉樹的多分類算法這四種多分類算法建立故障診斷模型,在LS-SVM中的參數選擇問題上,采用二步網格搜索法和交叉驗證法相結合的方法來選擇合理的模型參數,通過診斷效果比較,表明在選取徑向基函數為建模核函數情況下,基于二叉樹的多分類算法的分類模型具有較高的的正確判斷率。針對傳統CAMOZZI電動執(zhí)行器存在的問題,設計了一種基于DSP2812的CAN總線智能閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器。在介紹了閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器的發(fā)展趨勢和CAN總線技術的基礎上,給出了CAMOZZI電動執(zhí)行器的硬件結構和軟件設計方法。該CAMOZZI電動執(zhí)行器具有結構簡單、性能穩(wěn)定、精度高、調整方便、軟件編程易于實現和可移植等特點。采用帶CAN總線接口的TMS320F2812數字信號處理器,實現了智能閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器實時通信的功能,提高了閥門CAMOZZI電動執(zhí)行器的智能化水平。zui后基于PCA與LS-SVM故障診斷模型與BP神經網絡故障診斷模型進行識別精度上的對比,體現了基于PCA與LS-SVM故障診斷模型在小樣本學習問題上的優(yōu)勢。現場總線是過程控制技術、儀表工業(yè)技術和計算機網絡技術三大技術領域相結合的產物。WorldFIP現場總線技術是現場總線標準IEC61158的第七部分，它采用單一協議,在有調度的訪問控制下, 既傳輸實時數據、又傳輸隨機消息, 兩者之間互不影響,從而保證了WorldFIP現場總線既是實時的, 可預測的, 又是面向未來的、能夠和Internet連接的現場總線，該總線在世界范圍內的廣泛應用證明了其可靠性和*性。

因此，研究基于WorldFIP現場總線技術的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器就成為一個非常具有實際應用價值的課題。結合自己的工作，對開發(fā)基于WorldFIP現場總線技術的智能CAMOZZI電動執(zhí)行器的軟硬件進行了探討，包括：MCU控制板卡，通信板卡和驅動板卡，以及相關軟件程序的設計與開發(fā)。