33388

Система управления МАЯК 600 на базе промышленного компьютера. Характеристика, структура

Доклад

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

УЧПУ Маяк600 относится к многопроцессорным системам класса CNC. Структурная схема УЧПУ представлена на рис. УЧПУ предназначено для управления технологическим оборудованием и позволяет управлять 8 следящими приводами подач. Основные технические характеристики УЧПУ Маяк600 Наименование параметра Величина 1.

Русский

2013-09-05

36 KB

21 чел.

Система управления МАЯК 600 на базе промышленного компьютера. Характеристика, структура.

УЧПУ Маяк600 относится к многопроцессорным системам класса CNC. Структурная схема УЧПУ представлена на рис. 4.4. УЧПУ предназначено для управления технологическим оборудованием и позволяет управлять 8 следящими приводами подач. Основные технические характеристики приведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1. Основные технические характеристики УЧПУ Маяк600

Наименование параметра

Величина

1. Тип процессора

IBM PC совместимый одноплатный промышленный компьютер

2. Тип и емкость памяти, Кбайт:

    FLASH диск

   ОЗУ

   ОЗУ энергонезависимое

8192

8192

64

3. Задание перемещений

Абсолютное, в приращениях

4. Максимальное перемещение, задаваемое в одном кадре, мм:

9999,999

5. Дискретность задания перемещений, мм

0,001

6. Диапазон скоростей рабочих подач, мм/мин

1-24000  

7. Диапазон коррекций скоростей подач, %

0 – 200

8. Параметры модулей приводов:

     число каналов в модуле

     диапазон выходных сигналов ЦАП, В

     разрядность ЦАП

     выходной ток, мА, не более

     датчики положения

4

0 ± 10

12 + знаковый разряд

5

Индукционные преобразователи или ВЕ178

9. Параметры выходных сигналов

(открытый коллекторный выход):

     напряжение, В

     с током не более 0,2А  

24 (+10%, минус 15%)

10. Параметры входных сигналов

     ток, мА, номинальный

     напряжение, В

10

24 (+10%, минус 15%)

11. Максимальное число связей  с  электрооборудованием станка для одного блока ввода-вывода

      входы

      выходы

48

32

Рис. 4.4. Структурная схема УЧПУ Маяк600


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21691. Расширение последовательной схемы нейронного управления 106 KB
  Простая процедура обучения для эмулятора выглядит так: {рис. 109} Целью обучения является минимизация ошибки предсказания . 109} Для ускорения сходимости процесса обучения можно использовать другую модель эмулятора: {рис.
21692. Нейронный контроллер 225 KB
  Сегодня мы посмотрим что внутри у нейроконтроллера а также займёмся повышением эффективности оперативного управления. Нейронный контроллер Предположим что объект управления описываемый уравнением является обратимым. Если выход близок к выходу при соответствующих входах то многослойная нейросеть может рассматриваться как контроллер в прямой цепи управления.
21693. Обучение контроллера: подход на основе прогнозируемой ошибки выхода 361.5 KB
  Шаг 1. read ; Шаг 2. {Обучение эмулятора} for := downto 0 do begin :=; ; end; Шаг 3. {Генерация управляющего входного сигнала} :=; или :=; :=; Шаг 4.
21694. ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ СХЕМА УПРАВЛЕНИЯ 538.5 KB
  ПАРАЛЛЕЛЬНАЯ СХЕМА УПРАВЛЕНИЯ В параллельной архитектуре нейронного управления нейронная сеть используется наравне с обычным ПИДрегулятором. Настройка выполняется таким образом чтобы выходной сигнал объекта управления как можно точнее соответствовал заданному опорному сигналу . Из этих примеров следует что даже если удастся разработать хорошую общую стратегию управления может возникнуть необходимость в её настройке с целью получения лучших практических результатов.
21695. ПРИЛОЖЕНИЯ НЕЙРОННОГО УПРАВЛЕНИЯ 453.5 KB
  Далее мы будем изучать примеры практического применения некоторых методов нейроуправления и не только нейроуправления для реальных систем. ПРИЛОЖЕНИЯ НЕЙРОННОГО УПРАВЛЕНИЯ В качестве реальной системы будем рассматривать систему управления температурой водяной ванны инвертированный маятник систему управления генератором в электрическом транспортном средстве и печь как многомерный объект управления со многими входами и выходами. Система управления температурой водяной ванны Система управления представляет собой регулятор температуры для...
21696. МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 286 KB
  Вычисления соответствующие действиям нечёткого контроллера в системе управления температурой водяной ванны можно представить в виде следующего алгоритма: Шаг 1. Гн Омату рассматривает помимо нейросетевого и нечёткого управления ещё два способа управления водяной ванной. По результатам экспериментов из всех схем управления схема ПИД наиболее проста в реализации.
21697. Система стабилизации перевёрнутого маятника 668.5 KB
  Система стабилизации перевёрнутого маятника Перевёрнутый маятник представляет собой модель нестабильной системы управления сам маятник закреплён сверху на тележке которая может перемещаться вправо и влево в горизонтальной плоскости причём это перемещение является управляемым. Задача управления состоит в стабилизации маятника в вертикальном положении на возможно более продолжительное время. Цель управления состоит в том чтобы переместить тележку в позицию таким образом чтобы маятник оставался в вертикальном положении.
21698. Применение нейросетей для управления печью 145 KB
  В таких случаях целью управления является возможно более быстрое и плавное достижение требуемой температуры с последующим удерживанием её значения в заданных пределах. Система управления печью разработана японской фирмой Omron Inc. Структурная схема системы управления печью В состав системы управления входит модуль датчиков плата параллельного интерфейса вводавывода компьютер NEC PC9801F и исполнительное устройство.
21699. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТА 198.5 KB
  Более простое и пожалуй более понятное базовое определение интеллекта даёт доцент Днепропетровского национального университета Алексей Дубинский. Способность это мера интеллекта. Измеряется величиной интеллекта.