范文一:编码器校正
增量式编码器的相位对齐方式
在此讨论中,增量式编码器的输出信号为方波信号,又可以分为带换相信号的增量式编码器和普通的增量 式编码器,普通的增量式编码器具备两相正交方波脉冲输出信号 A 和 B ,以及零位信号 Z ;带换相信号的增 量式编码器除具备 ABZ 输出信号外, 还具备互差 120度的电子换相信号 UVW , UVW 各自的每转周期数与电 机转子的磁极对数一致。带换相信号的增量式编码器的 UVW 电子换相信号的相位与转子磁极相位,或曰电 角度相位之间的对齐方法如下:
1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
2. 用示波器观察编码器的 U 相信号和 Z 信号;
3. 调整编码器转轴与电机轴的相对位置;
4. 一边调整,一边观察编码器 U 相信号跳变沿,和 Z 信号,直到 Z 信号稳定在高电平上(在此默认 Z 信号的 常态为低电平) ,锁定编码器与电机的相对位置关系;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时, Z 信号都能稳定在高电平上,则对齐有 效。
撤掉直流电源后,验证如下:
1. 用示波器观察编码器的 U 相信号和电机的 UV 线反电势波形;
2. 转动电机轴,编码器的 U 相信号上升沿与电机的 UV 线反电势波形由低到高的过零点重合,编码器的 Z 信 号也出现在这个过零点上。
上述验证方法,也可以用作对齐方法。
需要注意的是, 此时增量式编码器的 U 相信号的相位零点即与电机 UV 线反电势的相位零点对齐, 由于电机 的 U 相反电势,与 UV 线反电势之间相差 30度,因而这样对齐后,增量式编码器的 U 相信号的相位零点与 电机 U 相反电势的 -30度相位点对齐, 而电机电角度相位与 U 相反电势波形的相位一致, 所以此时增量式编 码器的 U 相信号的相位零点与电机电角度相位的 -30度点对齐。
有些伺服企业习惯于将编码器的 U 相信号零点与电机电角度的零点直接对齐,为达到此目的,可以:
1. 用 3个阻值相等的电阻接成星型,然后将星型连接的 3个电阻分别接入电机的 UVW 三相绕组引线;
2. 以示波器观察电机 U 相输入与星型电阻的中点,就可以近似得到电机的 U 相反电势波形;
3. 依据操作的方便程度,调整编码器转轴与电机轴的相对位置,或者编码器外壳与电机外壳的相对位置;
4. 一边调整,一边观察编码器的 U 相信号上升沿和电机 U 相反电势波形由低到高的过零点,最终使上升沿 和过零点重合,锁定编码器与电机的相对位置关系,完成对齐。
由于普通增量式编码器不具备 UVW 相位信息,而 Z 信号也只能反映一圈内的一个点位,不具备直接的相位
对齐潜力,因而不作为本讨论的话题。
绝对式编码器的相位对齐方式
绝对式编码器的相位对齐对于单圈和多圈而言,差别不大,其实都是在一圈内对齐编码器的检测相位与电 机电角度的相位。 早期的绝对式编码器会以单独的引脚给出单圈相位的最高位的电平, 利用此电平的 0和 1的翻转,也可以实现编码器和电机的相位对齐,方法如下:
1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
2. 用示波器观察绝对编码器的最高计数位电平信号;
3. 调整编码器转轴与电机轴的相对位置;
4. 一边调整, 一边观察最高计数位信号的跳变沿, 直到跳变沿准确出现在电机轴的定向平衡位置处, 锁定编 码器与电机的相对位置关系;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时,跳变沿都能准确复现,则对齐有效。 这类绝对式编码器目前已经被采用 EnDAT , BiSS , Hyperface 等串行协议,以及日系专用串行协议的新型绝 对式编码器广泛取代,因而最高位信号就不符存在了,此时对齐编码器和电机相位的方法也有所变化,其 中一种非常实用的方法是利用编码器内部的 EEPROM , 存储编码器随机安装在电机轴上后实测的相位, 具体 方法如下:
1. 将编码器随机安装在电机上,即固结编码器转轴与电机轴,以及编码器外壳与电机外壳;
2. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
3. 用伺服驱动器读取绝对编码器的单圈位置值, 并存入编码器内部记录电机电角度初始相位的 EEPROM 中;
4. 对齐过程结束。
由于此时电机轴已定向于电角度相位的 -30度方向, 因此存入的编码器内部 EEPROM 中的位置检测值就对应 电机电角度的 -30度相位。此后,驱动器将任意时刻的单圈位置检测数据与这个存储值做差,并根据电机极 对数进行必要的换算,再加上 -30度,就可以得到该时刻的电机电角度相位。
这种对齐方式需要编码器和伺服驱动器的支持和配合方能实现,日系伺服的编码器相位之所以不便于最终 用户直接调整的根本原因就在于不肯向用户提供这种对齐方式的功能界面和操作方法。这种对齐方法的一 大好处是,只需向电机绕组提供确定相序和方向的转子定向电流,无需调整编码器和电机轴之间的角度关 系,因而编码器可以以任意初始角度直接安装在电机上,且无需精细,甚至简单的调整过程,操作简单, 工艺性好。
如果绝对式编码器既没有可供使用的 EEPROM , 又没有可供检测的最高计数位引脚, 则对齐方法会相对复杂。
如果驱动器支持单圈绝对位置信息的读出和显示,则可以考虑:
1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
2. 利用伺服驱动器读取并显示绝对编码器的单圈位置值;
3. 调整编码器转轴与电机轴的相对位置;
4. 经过上述调整,使显示的单圈绝对位置值充分接近根据电机的极对数折算出来的电机 -30度电角度所应对 应的单圈绝对位置点,锁定编码器与电机的相对位置关系;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时,上述折算位置点都能准确复现,则对齐 有效。
如果用户连绝对值信息都无法获得,那么就只能借助原厂的专用工装,一边检测绝对位置检测值,一边检 测电机电角度相位,利用工装,调整编码器和电机的相对角位置关系,将编码器相位与电机电角度相位相 互对齐,然后再锁定。这样一来,用户就更加无从自行解决编码器的相位对齐问题了。
个人推荐采用在 EEPROM 中存储初始安装位置的方法,简单,实用,适应性好,便于向用户开放,以便用 户自行安装编码器,并完成电机电角度的相位整定。
正余弦编码器的相位对齐方式
普通的正余弦编码器具备一对正交的 sin , cos 1Vp-p信号, 相当于方波信号的增量式编码器的 AB 正交信号, 每圈会重复许许多多个信号周期,比如 2048等;以及一个窄幅的对称三角波 Index 信号,相当于增量式编 码器的 Z 信号,一圈一般出现一个;这种正余弦编码器实质上也是一种增量式编码器。另一种正余弦编码 器除了具备上述正交的 sin 、 cos 信号外, 还具备一对一圈只出现一个信号周期的相互正交的 1Vp-p 的正弦型 C 、 D 信号,如果以 C 信号为 sin ,则 D 信号为 cos ,通过 sin 、 cos 信号的高倍率细分技术,不仅可以使正余 弦编码器获得比原始信号周期更为细密的名义检测分辨率,比如 2048线的正余弦编码器经 2048细分后, 就可以达到每转 400多万线的名义检测分辨率,当前很多欧美伺服厂家都提供这类高分辨率的伺服系统, 而国内厂家尚不多见;此外带 C 、 D 信号的正余弦编码器的 C 、 D 信号经过细分后,还可以提供较高的每转 绝对位置信息,比如每转 2048个绝对位置,因此带 C 、 D 信号的正余弦编码器可以视作一种模拟式的单圈 绝对编码器。
采用这种编码器的伺服电机的初始电角度相位对齐方式如下:
1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
2. 用示波器观察正余弦编码器的 C 信号波形;
3. 调整编码器转轴与电机轴的相对位置;
4. 一边调整, 一边观察 C 信号波形, 直到由低到高的过零点准确出现在电机轴的定向平衡位置处, 锁定编码 器与电机的相对位置关系;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时,过零点都能准确复现,则对齐有效。 撤掉直流电源后,验证如下:
1. 用示波器观察编码器的 C 相信号和电机的 UV 线反电势波形;
2. 转动电机轴,编码器的 C 相信号由低到高的过零点与电机的 UV 线反电势波形由低到高的过零点重合。 这种验证方法,也可以用作对齐方法。
此时 C 信号的过零点与电机电角度相位的 -30度点对齐。
如果想直接和电机电角度的 0度点对齐,可以考虑:
1. 用 3个阻值相等的电阻接成星型,然后将星型连接的 3个电阻分别接入电机的 UVW 三相绕组引线;
2. 以示波器观察电机 U 相输入与星型电阻的中点,就可以近似得到电机的 U 相反电势波形;
3. 调整编码器转轴与电机轴的相对位置;
4. 一边调整,一边观察编码器的 C 相信号由低到高的过零点和电机 U 相反电势波形由低到高的过零点,最 终使 2个过零点重合,锁定编码器与电机的相对位置关系,完成对齐。
由于普通正余弦编码器不具备一圈之内的相位信息, 而 Index 信号也只能反映一圈内的一个点位, 不具备直 接的相位对齐潜力,因而在此也不作为讨论的话题。
如果可接入正余弦编码器的伺服驱动器能够为用户提供从 C 、 D 中获取的单圈绝对位置信息, 则可以考虑: 1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
2. 利用伺服驱动器读取并显示从 C 、 D 信号中获取的单圈绝对位置信息;
3. 调整旋变轴与电机轴的相对位置;
4. 经过上述调整,使显示的绝对位置值充分接近根据电机的极对数折算出来的电机 -30度电角度所应对应的 绝对位置点,锁定编码器与电机的相对位置关系;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时,上述折算绝对位置点都能准确复现,则 对齐有效。
此后可以在撤掉直流电源后,得到与前面基本相同的对齐验证效果:
1. 用示波器观察正余弦编码器的 C 相信号和电机的 UV 线反电势波形;
2. 转动电机轴, 验证编码器的 C 相信号由低到高的过零点与电机的 UV 线反电势波形由低到高的过零点重合。 如果利用驱动器内部的 EEPROM 等非易失性存储器,也可以存储正余弦编码器随机安装在电机轴上后实测 的相位,具体方法如下:
1. 将正余弦随机安装在电机上,即固结编码器转轴与电机轴,以及编码器外壳与电机外壳;
2. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
3. 用伺服驱动器读取由 C 、 D 信号解析出来的单圈绝对位置值,并存入驱动器内部记录电机电角度初始安装 相位的 EEPROM 等非易失性存储器中;
4. 对齐过程结束。
由于此时电机轴已定向于电角度相位的 -30度方向, 因此存入的驱动器内部 EEPROM 等非易失性存储器中的 位置检测值就对应电机电角度的 -30度相位。此后,驱动器将任意时刻由编码器解析出来的与电角度相关的 单圈绝对位置值与这个存储值做差,并根据电机极对数进行必要的换算,再加上 -30度,就可以得到该时刻 的电机电角度相位。
这种对齐方式需要伺服驱动器的在国内和操作上予以支持和配合方能实现,而且由于记录电机电角度初始 相位的 EEPROM 等非易失性存储器位于伺服驱动器中,因此一旦对齐后,电机就和驱动器事实上绑定了, 如果需要更换电机、正余弦编码器、或者驱动器,都需要重新进行初始安装相位的对齐操作,并重新绑定 电机和驱动器的配套关系。
旋转变压器的相位对齐方式
旋转变压器简称旋变,是由经过特殊电磁设计的高性能硅钢叠片和漆包线构成的,相比于采用光电技术的 编码器而言,具有耐热,耐振。耐冲击,耐油污,甚至耐腐蚀等恶劣工作环境的适应能力,因而为武器系 统等工况恶劣的应用广泛采用,一对极(单速)的旋变可以视作一种单圈绝对式反馈系统,应用也最为广 泛,因而在此仅以单速旋变为讨论对象,多速旋变与伺服电机配套,个人认为其极对数最好采用电机极对 数的约数,一便于电机度的对应和极对数分解。
旋变的信号引线一般为 6根,分为 3组,分别对应一个激励线圈,和 2个正交的感应线圈,激励线圈接受 输入的正弦型激励信号,感应线圈依据旋变转定子的相互角位置关系,感应出来具有 SIN 和 COS 包络的检 测信号。旋变 SIN 和 COS 输出信号是根据转定子之间的角度对激励正弦信号的调制结果,如果激励信号是 sinωt,转定子之间的角度为 θ,则 SIN 信号为 s inωt×sinθ,则 COS 信号为 sinωt×cosθ,根据 SIN , COS 信号和 原始的激励信号,通过必要的检测电路,就可以获得较高分辨率的位置检测结果,目前商用旋变系统的检 测分辨率可以达到每圈 2的 12次方, 即 4096, 而科学研究和航空航天系统甚至可以达到 2的 20次方以上, 不过体积和成本也都非常可观。
商用旋变与伺服电机电角度相位的对齐方法如下:
1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出;
2. 然后用示波器观察旋变的 SIN 线圈的信号引线输出;
3. 依据操作的方便程度, 调整电机轴上的旋变转子与电机轴的相对位置, 或者旋变定子与电机外壳的相对位 置;
4. 一边调整,一边观察旋变 SIN 信号的包络,一直调整到信号包络的幅值完全归零,锁定旋变;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时,信号包络的幅值过零点都能准确复现, 则对齐有效 。
撤掉直流电源,进行对齐验证:
1. 用示波器观察旋变的 SIN 信号和电机的 UV 线反电势波形;
2. 转动电机轴,验证旋变的 SIN 信号包络过零点与电机的 UV 线反电势波形由低到高的过零点重合。
这个验证方法,也可以用作对齐方法。
此时 SIN 信号包络的过零点与电机电角度相位的 -30度点对齐。
如果想直接和电机电角度的 0度点对齐,可以考虑:
1. 用 3个阻值相等的电阻接成星型,然后将星型连接的 3个电阻分别接入电机的 UVW 三相绕组引线;
2. 以示波器观察电机 U 相输入与星型电阻的中点,就可以近似得到电机的 U 相反电势波形;
3. 依据操作的方便程度,调整编码器转轴与电机轴的相对位置,或者编码器外壳与电机外壳的相对位置;
4. 一边调整,一边观察旋变的 SIN 信号包络的过零点和电机 U 相反电势波形由低到高的过零点,最终使这 2个过零点重合,锁定编码器与电机的相对位置关系,完成对齐。
需要指出的是, 在上述操作中需有效区分旋变的 SIN 包络信号中的正半周和负半周。 由于 SIN 信号是以转定 子之间的角度为 θ的 sinθ值对激励信号的调制结果,因而与 sinθ的正半周对应的 SIN 信号包络中,被调制 的激励信号与原始激励信号同相,而与 sinθ的负半周对应的 SIN 信号包络中,被调制的激励信号与原始激 励信号反相,据此可以区别判断旋变输出的 SIN 包络信号波形中的正半周和负半周,对齐时,需要取 sinθ由负半周向正半周过渡点对应的 SIN 包络信号的过零点, 如果取反了, 或者未加准确判断的话, 对齐后的电 角度有可能错位 180度,从而有可能造成速度外环进入正反馈。
如果可接入旋变的伺服驱动器能够为用户提供从旋变信号中获取的与电机电角度相关的绝对位置信息,则 可以考虑:
1. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
2. 利用伺服驱动器读取并显示从旋变信号中获取的与电机电角度相关的绝对位置信息;
3. 依据操作的方便程度,调整旋变轴与电机轴的相对位置,或者旋变外壳与电机外壳的相对位置;
4. 经过上述调整,使显示的绝对位置值充分接近根据电机的极对数折算出来的电机 -30度电角度所应对应的 绝对位置点,锁定编码器与电机的相对位置关系;
5. 来回扭转电机轴,撒手后,若电机轴每次自由回复到平衡位置时,上述折算绝对位置点都能准确复现,则 对齐有效。
此后可以在撤掉直流电源后,得到与前面基本相同的对齐验证效果:
1. 用示波器观察旋变的 SIN 信号和电机的 UV 线反电势波形;
2. 转动电机轴,验证旋变的 SIN 信号包络过零点与电机的 UV 线反电势波形由低到高的过零点重合。
如果利用驱动器内部的 EEPROM 等非易失性存储器,也可以存储旋变随机安装在电机轴上后实测的相位, 具体方法如下:
1. 将旋变随机安装在电机上,即固结旋变转轴与电机轴,以及旋变外壳与电机外壳;
2. 用一个直流电源给电机的 UV 绕组通以小于额定电流的直流电, U 入, V 出,将电机轴定向至一个平衡位 置;
3. 用伺服驱动器读取由旋变解析出来的与电角度相关的绝对位置值, 并存入驱动器内部记录电机电角度初始 安装相位的 EEPROM 等非易失性存储器中;
4. 对齐过程结束。
由于此时电机轴已定向于电角度相位的 -30度方向, 因此存入的驱动器内部 EEPROM 等非易失性存储器中的 位置检测值就对应电机电角度的 -30度相位。此后,驱动器将任意时刻由旋变解析出来的与电角度相关的绝 对位置值与这个存储值做差,并根据电机极对数进行必要的换算,再加上 -30度,就可以得到该时刻的电机 电角度相位。
这种对齐方式需要伺服驱动器的在国内和操作上予以支持和配合方能实现,而且由于记录电机电角度初始 相位的 EEPROM 等非易失性存储器位于伺服驱动器中,因此一旦对齐后,电机就和驱动器事实上绑定了, 如果需要更换电机、旋变、或者驱动器,都需要重新进行初始安装相位的对齐操作,并重新绑定电机和驱 动器的配套关系。
注意
1. 以上讨论中, 所谓对齐到电机电角度的 -30度相位的提法, 是以 UV 反电势波形滞后于 U 相 30度的前提为 条件。
2. 以上讨论中,都以 UV 相通电,并参考 UV 线反电势波形为例,有些伺服系统的对齐方式可能会采用 UW 相通电并参考 UW 线反电势波形。
3. 如果想直接对齐到电机电角度 0度相位点,也可以将 U 相接入低压直流源的正极,将 V 相和 W 相并联后 接入直流源的负端,此时电机轴的定向角相对于 UV 相串联通电的方式会偏移 30度,以文中给出的相应对 齐方法对齐后,原则上将对齐于电机电角度的 0度相位,而不再有 -30度的偏移量。这样做看似有好处,但 是考虑电机绕组的参数不一致性, V 相和 W 相并联后,分别流经 V 相和 W 相绕组的电流很可能并不一致,
从而会影响电机轴定向角度的准确性。而在 UV 相通电时, U 相和 V 相绕组为单纯的串联关系,因此流经 U 相和 V 相绕组的电流必然是一致的,电机轴定向角度的准确性不会受到绕组定向电流的影响。
4. 不排除伺服厂商有意将初始相位错位对齐的可能性, 尤其是在可以提供绝对位置数据的反馈系统中, 初始 相位的错位对齐将很容易被数据的偏置量补偿回来,以此种方式也许可以起到某种保护自己产品线的作用。 只是这样一来,用户就更加无从知道伺服电机反馈元件的初始相位到底该对齐到哪儿了。用户自然也不愿 意遇到这样的供应商。
范文二:库伯勒编码器
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采用光学传感技术的 3700/3720系列经济型增量编码器, 是一个结构特别紧凑并且很经济的解决方案。
这些编码器的外壳采用的是碳纤维增强塑料,不过非常 的坚固耐用。
?
安装辅件和联轴器请参阅辅件章节,或上我们的网站查阅:www.kuebler.com/accessories.电缆、接插件以及预注电缆插头请参阅接插件技术章节,或上我们的网站查阅:
www.kuebler.com/connection_technology. 技术电缆出线比传统出线方式的强度高出10倍,保证了IP67的防护等级。
其他电缆长度,应请可订。
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端子配置
增 量 型 编 码 器
安装建议:
1) 针对推挽输出的型号, 供电电压为:A 型联接法兰
轴型外形尺寸
禁止编码器轴和法兰同时与驱动设备刚性 硬联接!建议选择合适的联轴器。 (参见附件部分)
当供电电压准确无误时。
建议电缆长度不要超过 30米。
3) 仅有一个通道短路:
B B 5V 时,可以短路到通道、 0V 或 +U
B
5...30V 时,可以短路到通道或 0V 最大
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www.kuebler.cn 增量型编码器
法兰带双飞翼弹簧片
轴套型外形尺寸
法兰带短力矩支撑 虚线所画部分为长力矩支撑
电缆长度为 1, 2, 3或 5米 力矩支撑槽, 3mm 深 力矩支撑,
建议使用:圆柱形销钉
电缆长度为 1, 2, 3或 5米
范文三:普通编码器
普通编码器
在数字系统中,所谓编码,就是将字母、数字、符号等信息编成一组二进制代码的过程。编码器是数字电路中常用的集成电路之一。最常见的计算机键盘中就含有编码器器件,当按下键盘上的按键时,编码器将按键信息转换成二进制代码,并将这组二进制代码送到计算机进行处理。目前经常使用的编码器有普通编码器和优先编码器两类。
在普通编码器中,任何时刻只允许输入一个编码信号,否则输出将发生混乱。现以将十进制的10个数码0、1、2、3、4、5、6、7、8、9的按键编成二进制代码的电路为例,分析普通编码器的设计过程。
若规定每次只能按下其中的一个数码,否则无效,则10个数码就对应着10个状态,也就是应该有10个二进制编码与之对应。
(1)确定二进制代码的位数
因为每一位二进制只有0和1两个数码,因此n位二进制数最多可以对2n个信息进行编码。故二进制代码的位数可以用下列公式决定,即
(1)
式中,M为待编码信号的个数;n为所需的二进制代码的位数。
因为24?10,所以对0~9这10个数码进行编码需要4位二进制数码。即该编码器有10个输入,4个输出,因此称具有该结构特点的编码器为10-4线编码器,又因为该编码器是将0~9这10个十进制数码编程二进制代码,故又称为二-十进制编码器。
(2)列编码表(编码器的真值表)
0~9这10个数码(输入变量)分别用I0、I1、I2、I3、I4、I5、I6、I7、I8、I9表示,4位二进制代码(输出变量)分别用Y0、Y1、Y2、Y3表示,并设按下数码键的状态对应逻辑“1”,不按数码键的状态对应逻辑“0”。根据编码器每次只允许按下一个数码键的要求,可得编码器的编码表如表1所示。
表1 10—4编码器的编码表
输入
输出
I0
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Y3
Y2
Y1
Y4
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
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1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
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0
0
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1
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0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
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1
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0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
0
1
1
1
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
1
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
0
0
1
(3)由编码表写出各输出的逻辑式
(2)
(3)
(4)
(5)
将式(2)、式(3)、式(4)、式(5)化简为
(6)
(7)
(8)
(9)
(4)根据化简结果画出编码器电路图
根据上式画出的10-4线编码器电路如图1(a)所示,图1(b)所示是对应该电路的10-4线编码器的图形符号。
图1 10.4线编码器逻辑电路图和图形符号
若选择与非门组建逻辑电路,则必须将化简结果转换成与非的形式。根据摩根定律将式(6)式(7)、式(8)、式(9)转换成与非式
(10)
(11)
(12)
(13)
根据式(10)、式(11)、式(12)、式(13)搭建的10-4线编码器电路如图2(a)所示。
由图2(a)可见,该编码器电路的输入变量是反变量。如果用输入变量的反变量作为输入变量,即以、、、、、、、、、作为输入变量,以、、、作为输出变量,则根据式(10)、式(11)、式(12)、式(13)列出的该编码器的编码表如表2所示。
图2 10-4线编码器逻辑电路图和图形符号
表2 10-4线编码器以反变量作为输入变量时的编码表
输入
输出
I0
I1
I2
I3
I4
I5
I6
I7
I8
I9
Y3
Y2
Y1
Y4
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
0
1
0
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0
0
1
1
1
0
1
1
1
1
1
1
1
0
0
1
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1
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0
0
1
从表2中可以看出,当输入变量为反变量时,编码器是对低电平“0”的输入信号进行编码,此时称该编码器的输入信号为低电平有效。对应的编码器的图形符号的输入端处有一个小圆圈,表示输入端低电平有效。图2(b)所示为输入端低电平有效的10-4线编码器的图形符号。相应地,图1(b)
所示的编码器的图形符号的输入端没有小圆圈,则表示输入端高电平有效,即编码器对高电平的输入信号编码。
除了上面介绍的10-4线编码器以外,还有8-3线编码器、16-4线编码器等。设计这些编码器的方法与上面所介绍的方法相同,这里不再赘述,请读者自行设计完成。
范文四:自编码器
自编码器
1背景介绍
大数据时代, 结合智能计算的大数据分析成为热点, 大数据技术结合深度学 习算法成为大数据的分析及处理的核心技术之一, 深度学习算法的学习能力不断 提升必将推动数据科学的不断发展。 深度学习目前受到了前所未有的关注, 它是 机器学习研究的新领域, 掀起了机器学习领域的第二次浪潮, 受到了学术界和工 业界的高度关注。深度学习概念由 Geoffrey Hinton 等人于 2006年提出来的, 深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征, 以发现数 据的分布式特征表示。 深度学习架构由多层人工神经网路组成, 人工神经网络是 受到了大脑分层的结构启发, 基于大脑神经元激活或抑制进行信号传输的原理设 计出来的神经网络模型。 深度学习是一种无监督学习算法, 它无需人工输入或标 注特征, 而是通过海量数据自动学习特征。 深度学习相对于浅层学习的优势在于 深度学习通过深层非线性神经网络结构对复杂函数进行逼近, 并且可以从少数样 本集合中找到学习到数据集本质特征。
深度学习的核心思想:把深度学习分层模型看作一个网络,则
① 无监督学习用于每一层网络的预训练;
② 预训练时,每次只训练一层网络,上一层网络的输出作为下一层网络的 输入;
③用监督学习去调整所有的层。
2自动编码器的原理
自动编码器是 Rumelhart 于 1986年提出来的, 是一个典型的三层神经网络, 一个是输入层,一个隐藏层和一个输出层,其中输入层和输出层有相同的维度,
都为 n 维,隐藏层的维度为 m 维。其网络结构示意图如图 1所示。
X Y
输入层 输出层
m p R ∈
图 1自动编码器结构示意图
从输入层到隐藏层是编码过程,从隐藏层到输出层是解码过程,设 f 和 g 分 别表示编码函数和解码函数,则:
h (x)s (wxp)
f f ==+(2-1)
(x)s (wx) g y g q ==+ (2-2) 其中 s f 为编码器激活函数,通常取 Sigmod 函数,即 1
f(x)1x e -=+, s g 为解码器
激活函数, 通常取 Sidmod 函数或者恒等函数, 输入层和隐藏层之间的权值矩阵
为 w ,隐藏层与输出层之间的权值矩阵为 w ,并且 T w w = ,自动编码器的参数
={w,p,q}θ。
输出层的输出数据 Y 可以看作是对输入层的输入数据 X 预测,自动编码器 可以利用反向传播算法调整神经网络的参数,当输出层的输出数据 Y 与输入层 的输入层数据 X 的接近程度可以接受的时候,那么该自动编码器就保留了原始 输入数据的大部分信息, 此时自动编码器神经网络就训练好了。 定义重构误差函
数 (x,y)
L 来刻画 Y 与 X 的接近程度。
当 s
g 为恒等函数的时候:
2
(x,y)
L x y
=-
(2-3)
当 s
g 为 Sidmod 函数的时候:
(x,y)=[xlogy (1x )log(1y )]
n
i i i i
i
L
=
+--
∑
(2-4)
当给定的训练样本集为
(i)
1
={X}N
i
S
=时,自动编码器整体损失函数为:
() (x,g(f(x)))
AE
x s
J L
θ
∈
=∑
(2-5)
最后重复使用梯度下降算法迭代计算 ()
AE
J θ的最小值, 即可求解出自动编码器神 经网络的参数 θ,完成自动编码器的训练。
3 自动编码器的衍生算法
自动编码器是一种简单的三层神经网络模型, 最开始提出自动编码器的主要 目的是用做高维数据的降维, 但是随着研究的不断发展, 自动编码器被赋予了学 习稀疏的、 分布式的特征表达, 并且学习到的特征表达比输入数据维度高还要高, 维了避免学习恒等隐射, 可以通过添加约束条件来形成具有特定功能的衍生自动 编码器。例如,在 AE 的损失函数(2-5)中加入正则方程,可以得到正则自动 编码器, 常用的有 L1正则项和 L2正则项, RAE 中的正则项也称为权重衰减项, 该算法要求比较小的权重; 要求隐藏层神经元大多数时候处于抑制状态的约束称 为稀疏性约束,满足稀疏性约束的自动编码器就是稀疏自动编码器(SAE ) ; 要 求隐藏层神经元的表达对输入数据上的噪声干扰具有移动的鲁棒性称为噪声鲁 棒性约束,满足噪声鲁棒性约束条件的自动编码器是降噪自动编码器(DAE ) ; 对降噪自动编码器做进一步处理,将添加干扰的数据噪声做边缘化处理,即用
DAE 的损失函数的泰勒展开式近似表示其期望损失函数,并做出相应的简化处 理,就可以得到边缘降噪自动编码器(mDAE ) 。
4自编码器的评分预测算法
评分预测是推荐系统的一个组成部分, 通过一个实数表达对用户的偏好进行 预测, 在学术界被广泛研究。 神经网络具有很强的特征提取能力, 能获取数据深 层次的特征。 使用神经网络中的一种网络即自编码器, 通过扩展使其具有处理像 评分矩阵这种有缺失数据的矩阵的能力, 并通过实验证明其预测结果与当前主流 的评分预测算法 SVD 的性能接近。
4.1引言
协同过滤算法是推荐系统中较为常用的算法, 因为使用协同过滤算法进行推 荐时, 只需收集用户对某件物品的一个动作表达用户对物品的偏好程度, 如评分、 加入购物车、 购买等, 即可进行推荐, 这样的数据对于电子商务网站或者视频网 站来说是非常容易收集的。 基于领域的算法是协同过滤算法中最基本的算法, 主 要分为基于用户的协同过滤算法,即给用户 B 推荐物品,只需寻找与他相似的 用户并将该用户喜欢而用户 B 没有看过的物品推荐给 B 。基于物品的协同过 滤算法与基于用户的思路类似只是主体换成了物品, 这两种算法在业界被广泛应 用。后来又出现了矩阵分解的方法,其中具有代表性的是 SIMON F 提出的 SVD 算法。 SVD 算法是对用户评分矩阵进行分解,然后再重构,重构的结果 就是预测结果, SVD 算法在评分预测方面的性能优于传统的基于邻域的算法 , 在 Netflix Prize 竞赛中取得了巨大的成功。
神经网又称为多层感知器 , 因其具有强大的函数表达能力 , 可以表达复杂模型, 是机器学习的一个重要研究分支, 2006 年 HINTON G E 等人发明训练深度
网络的方法以后, 具有深度结构的神经网络成为了机器学习领域的一个研究热点。 自编码器是神经网络中一种用于无监督学习的网络, 本文提出一种关于自编码器 在评分预测上的扩展,并与当前热门的评分预测算法 SVD 进行试验对比。
4.2算法
目前很多的机器学习工作都会使用自编码器进行无监督学习, 得到一组好的 特征表示来完成更高级的任务, 使用这样的方法获得了显著的效果。 基于自编码 器有很强的发现潜在特征的能力, 在评分预测中对于用户评分矩阵, 用已经评分 的部分作为输入,使用自编码学习恒等函数 (x)x y 获得数据更深层次的表达, 然后再利用这组表达去重构评分矩阵缺失的部分,即得到预测值。
4.3网络结构
假设有 N 个用户, M 部电影,用户对某个电影的评分为 1 ~ K 之间的某个 整数, 就形成 M ×N的矩阵 V , 这个矩阵是一个有缺失数据的矩阵, 如果用户 i 没 有对电影 j 进行评分则元素 ij V 就是缺失的。 矩阵的一列的第 i 属性表示用户 i 对电影的评分,用矩阵 V 的一个列向量作为输入给自编码器。自编码器输入层 的每一个节点代表用户对当前电影的评分, 对于输入向量中缺失评分的那个用户, 网络中对应的输入的单元和输出的单元也是缺失的, 这样自编码器会根据不同的 电影输出而改变网络结构, 但是隐藏层的单元数是固定的, 单元之间的参数是共 享的, 网络结构如图 2所示。 在图中展示了两个电影输入给自编码器的情况, 第 一个电影只被用户 1、 2、 3、 5评价过,则相应的第 4个输入和输出节点是缺失 的;第二个电影被用户 1、 3、 4评分过,则第 2和第 5个节点是缺失的。
Layer1Layer2
Layer3Layer1Layer2Layer3
图 2训练网络
现在来分析特定电影被用户评分的向量作为输入情况下的自编码器。 假设 电影被 n 个用户评价, h 为隐藏层的单元个数, 则有如下符号定义:
ν: 神经网络的输入 , n R ν∈。
h : 隐藏层的单元数。
(l)ij w :第 l 层的单元 j 到连接到第 l+1层的单元 i 的参数,其中 (1)h n w R ?∈,
(2)h n w R ?∈
(l)i b :连接到 l+1层的单元 i 的偏置。
(l)i a :第 l 层的单元 i 的激活,其中 (l)i i a ν=表示第 i 个输入。
自编码器的向前计算过程为:
(1)(1)(1)1(1)(2)(3)(2)(2)(2)1()
n i ij j i j i i n i ji i j i z W a b a z z W a b σ==?=+??=??=+??∑∑(4-1)
(3)
(3)(z) j i a σ=(4-2)
(3)
(,w,b) a j j
y ν=
其中, (x)1/(1exp(x)) σ=+-。
损失函数为:
211(w)(y(, w, b) ) 2n j i i E νν==-∑
4.4网络训练
网络的训练采用反向传播算法 , 包含向前阶段和向 后阶段两个过程 。 向前阶段使 用式(4-1) 、 (4-2) 计算出预测 值 , 在向后阶段利用误差向后传播的思想计算梯度 , 即 先计算 l + 1 梯度 , 再计算 l 层的梯度 。 每个电影的输入用 向量 v 表示 , 则每个参 数的梯度为 :
(2)(3)(3)(3)(3)(a)a (1a ) j j i j j j E z δυ?==--?(4-3)
(2)(2)
(2)ji j i W a δ?=(4-4)
(2)(2)j j b δ?= (4-5)
(1)
(2)(2)(2)(2)(2)1a (1a ) n j j j l lj l j E W z δδ=?==-?∑ (4-6)
(1)(1)ij j j W δυ?= (4-7)
(1)(1)i i b δ?=(4-8)
采用梯度下降更新策略对参数如下更新:
(l)(l)(l)ij ij ij W W W α=-?(4-9)
(l)(l)(l)i i i b b b α=-?(4-10)
使用 bath-method 训练时,不同电影的输入被相同用户评分为输出单元和输入 单元, 可以把与这些单元相关的参数的梯度进行累加, 作为总梯度来进行参数的 更新。
2006 年 Chu Chengtao提出当算法能够写成一种称为 summation form的形式
时这种算法就能很容易地进行并行化训练,并给出了神经网络在 Map-Reduce 框架下的并行化训练思路, 本文提出的预测评分算法很容易扩展到处理大数据的 环境。
4.5 预测
网络训练完成后进入到预测阶段 , 如要预测用户 u1 对电影的评分 , 网络的输入 层到隐藏层不变 , 只需在输 出层增加一个关于用户 u1 的输出节点 , 为了能够 预测其训练集中所有用户对当前电影的评分,可以把输出层的节点数增加到 N , 网络结构修改如图 3所示。
Layer3
图 3预测网络
输入层的节点 4时缺失的, 但是输出层的节点 4还在, 因此输出层的节点 4就是算法对用户 4关于当前电影的评分预测。然后使用(4-1) 、 (4-2)对网络进 行一次向前计算,即可得到网络对电影呗某个用户评分的预测。
4.6利用隐式反馈
在推荐系统领域, 会遇到一种叫做冷启动的问题。 网站有很多的电影和用户, 但是用户对电影的评分却很容易获得一种隐式的反馈, 即用户看过或浏览过某 部 电影 , 但是因为某种原因没有给出评分 , 这种隐式的反馈 , 也可以在一定程度上解释 用户的偏好 , 因此算法就可以利用这组隐式反馈数据, 考虑向量 {}0,1N
d ∈是一个长
度为 N 的 0~1向量,表示电影是否被某个用户查看过,这样就可以通过这组向 量去影响隐蔽层的表示, 这样就可以通过这组向量去影响隐藏层的表示, 这时对 式(4-1)进行修改如下:
(2)(2)1(Z) N i i il l l a d σθ==+∑
其中, θ为新增参数 h N R θ?=, θ的梯度为 (1)ij i j
d θδ?=。 4.7 实验
本次实验采用 MoiveLens -100k 数据集,其中含有 943 个用户对 1 682 部电 影 10 万次评分,评分取值是从 1 ~ 5 之间的整数,实验前需要对数据进行预 处理,即对整个数据除以 5,最后算法的输出结果乘以 5得到最终的预测结果。 在实验中把数据集划分为不相交的两部分,第一部分包含 9 万个用户评分作为 训练集,剩下的作为测试集验证预测效果,上述过程会重复划分 10 次,进行 10次训练和预测。 预测结果的评价采用评分预测中常用的均方根误差 ( RMSE )
作为评分标准。 假设用户 u 对电影 i 的真实评分为 ui r , 算法预测评分为 ?ui r
, T 是 一个集合存放测试集中用户 u 对电影 i 评分的二元组, 则 RMSE 的计算公式为:
RMSE =每次训练,把训练数据分成 10 批( batche ) ,每批含有 168 个电影的 训练用例,最后一批含有 170个电影训练用例,每一批计算完梯度后进行参数
更新,神经网络的隐藏单元个数设置为 50。对比实验选择当下预测评分算法中 比较流行的 SVD , SVD 的隐式因子设定为 50,数据全部经过算法训练一次记 一个周期( epoch ) ,训练 50 个周期,在 1 ~ 50 个周期的误差中选择最好的 训练结果,如图 4所示。
图 4 模型迭代结果
10次测试的平均结果如表 1所示。 从结果来看, 基于自编码器的评分预测算 法性能在当前数据集上好于 SVD , 带有隐式反馈的自编码器性能略好于原始的 自编码器,但是提升效果不明显,仅有 0 . 06。
4.8 结论
本文提出一种基于自编码器的评分预测算法,在 MoiveLens 数据集上获得 了不错的效果, 实验中的参数并没有被很好地调节, 算法还有提高的可能性, 但 是在实验中提高仅仅只有 0.06,并不明显,如何更好地利用这种隐式反馈需要 进一步研究。 通常在获取的用户评分数据中往往带有时间属性,
而这也是一个非
常好收集到的属性, KOREN Y 提出的一个 SVD 的变种中使用了时间属性并取 得了好的成绩, 今后的研究中会考虑把时间属性加入到自编码器模型中。 近年基 于深度结构的神经网络成为机器学习研究的热点,已被成功地使用到很多领域, 如自然语言处理、 信息检索、 分类。 未来利用具有构建深度结构的自编码器来提 高预测结果也是值得进一步研究。
5 参考文献
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范文五:光电编码器
光电编码器原理
光电编码器,是一种通过光电转换将输出轴上的机械几何位移量转换成脉冲或数字量的传感器。光电编码器每转输出600个脉冲,五线制。其中两根为电源线,三根为脉冲线(A相、B相、Z)。电源的工作电压为(+5~+24V)直流电源。光电编码器是由光栅盘和光电检测装置组成。光栅盘是在一定直径的圆板上等分地开通若干个长方形孔。由于光电码盘与电动机同轴,电动机旋转时,光栅盘与电动机同速旋转,经发光二极管等电子元件组成的检测装置检测输出若干脉冲信号;通过计算每秒光电编码器输出脉冲的个数就能反映当前电动机的转速。此外,为判定旋转方向,码盘还可提供相位相差90o的两路脉冲信号。
工作原理:当光电编码器的轴转动时A、B两根线都产生脉冲输出,A、B两相脉冲相差90度相位角,由此可测出光电编码器转动方向与电机转速。假如A相脉冲比B相脉冲超前则光电编码器为正转,否则为反转.Z线为零脉冲线,光电编码器每转一圈产生一个脉冲.主要用作计数。A线用来丈量脉冲个数,B线与A线配合可丈量出转动方向
.
设N为电机转速
Δn=ND测-ND理
例如:我们车的速度为1.5m/s,轮子的直径220mm,C=D*Pi,电机控制在21.7转/秒,根据伺服系统的指标,设电机转速为1500转/分,故可求得当ND=21.7*60=130转/分时,光码盘每秒钟输出的脉冲数为:
PD=130×600/60=1300个脉冲
当测出的脉冲个数与计算出的标准值有偏差时,可根据电压与脉冲个数的对应关系计算出输出给伺服系统的增量电压△U,经过D/A转换,再计算出增量脉冲个数,等下减往
摘要:位置检测装置作为数控机床的重要组成部分,其作用是检测位移量,并发出反馈信号。在现代数控伺服系统中广泛应用于角位移或角速率的测量。目前生产和使用的数控机床大多采用的是半闭环控制方式。
关键词:光电编码器;角位移;脉冲;传感器
光电编码器是一种旋转式位置传感器,在现代伺服系统中广泛应用于角位移或角速率的测量,它的转轴通常与被测旋转轴连接,随被测轴一起转动。它能将被测
轴的角位移转换成二进制编码或一串脉冲。
光电编码器分为绝对式和增量式两种类型。增量式光电编码器具有结构简单、体积小、价格低、精度高、响应速度快、性能稳定等优点,应用更为广泛。在高分辨率和大量程角速率/位移测量系统中,增量式光电编码器更具优越性。绝对式编码器能直接给出对应于每个转角的数字信息,便于计算机处理,但当进给数大于一转时,须作特别处理,而且必须用减速齿轮将两个以上的编码器连接起来,组成多级检测装置,使其结构复杂、成本高。
1增量式编码器
1.1增量式光电编码器的结构
增量式编码器是指随转轴旋转的码盘给出一系列脉冲,然后根据旋转方向用计数器对这些脉冲进行加减计数,以此来表示转过的角位移量。增量式光电编码器结构示意图如图1
所示。
图1增量式光电码盘结构示意图
光电码盘与转轴连在一起。码盘可用玻璃材料制成,表面镀上一层不透光的金属铬,然后在边缘制成向心的透光狭缝。透光狭缝在码盘圆周上等分,数量从几百条到几千条不等。这样,整个码盘圆周上就被等分成n个透光的槽。增量式光电码盘也可用不锈钢薄板制成,然后在圆周边缘切割出均匀分布的透光槽。
1.2增量式编码器的工作原理
增量式编码器的工作原理如图2所示。它由主码盘、鉴向盘、光学系统和光电变换器组成。在图形的主码盘(光电盘)周边上刻有节距相等的辐射状窄缝,形成均匀分布的透明区和不透明区。鉴向盘与主码盘平行,并刻有a、b两组透明检测窄缝,它们彼此错开1/4节距,以使A、B两个光电变换器的输出信号在相位上相差90°。工作时,鉴向盘静止不动,主码盘与转轴一起转动,光源发出的光投射到主码盘与鉴向盘上。当主码盘上的不透明区正好与鉴向盘上的透明窄缝对齐时,光线被全部遮住,光电变换器输出电压为最小;当主码盘上的透明区正好与鉴向盘上的透明窄缝对齐时,光线全部通过,光电变换器输出电压为最大。主码盘每转过一个刻线周期,光电变换器将输出一个近似的正弦波电压,且光电变换器A、B的输出电压相位差为90°。
图2增量式编码器工作原理图3光电编码器的输出波形
光电编码器的光源最常用的是自身有聚光效果的发光二极管。当光电码盘随工作轴一起转动时,光线透过光电码盘和光栏板狭缝,形成忽明忽暗的光信号。光敏元件把此光信号转换成电脉冲信号,通过信号处理电路后,向数控系统输出脉冲信号,也可由数码管直接显示位移量。
光电编码器的测量准确度与码盘圆周上的狭缝条纹数n有关,能分辨的角度α为:
α=360°/n(1)
分辨率=1/n(2)
例如:码盘边缘的透光槽数为1024个,则能分辨的最小角度α=360°/1024=0.352°。
为了判断码盘旋转的方向,必须在光栏板上设置两个狭缝,其距离是码盘上的两个狭缝距离的(m+1/4)倍,m为正整数,并设置了两组对应的光敏元件,如图1中的A、B光敏元件,有时也称为cos、sin元件。当检测对象旋转时,同轴或关联安装的光电编码器便会输出A、B两路相位相差90°的数字脉冲信号。光电编码器的输出波形如图3所示。为了得到码盘转动的绝对位置,还须设置一个基准点,如图1中的“零位标志槽”。码盘每转一圈,零位标志槽对应的光敏元件产生一个脉冲,称为“一转脉冲”,见图3中的C0脉冲。
图4给出了编码器正反转时A、B信号的波形及其时序关系,当编码器正转时A信号的相位超前B信号90°,如图4(a)所示;反转时则B信号相位超前A信号90°,如图4(b)所示。A和B输出的脉冲个数与被测角位移变化量成线性关系,因此,通过对脉冲个数计数就能计算出相应的角位移。根据A和B之间的这种关系正确地解调出被测机械的旋转方向和旋转角位移/速率,就是所谓的脉冲辨
向和计数。脉冲的辨向和计数既可用软件实现也可用硬件实现。
图4光电编码器的正转和反转波形
2绝对式编码器
绝对式编码器是把被测转角通过读取码盘上的图案信息直接转换成相应代码的检测元件。编码盘有光电式、接触式和电磁式三种。
光电式码盘是目前应用较多的一种,它是在透明材料的圆盘上精确地印制上二进制编码。图5所示为四位二进制的码盘,码盘上各圈圆环分别代表一位二进制的数字码道,在同一个码道上印制黑白等间隔图案,形成一套编码。黑色不透光区和白色透光区分别代表二进制的“0”和“1”。在一个四位光电码盘上,有四圈数字码道,每一个码道表示二进制的一位,里侧是高位,外侧是低位,在360°范围内可编数码数为24=16个。
工作时,码盘的一侧放置电源,另一边放置光电接受装置,每个码道都对应有一个光电管及放大、整形电路。码盘转到不同位置,光电元件接受光信号,并转成相应的电信号,经放大整形后,成为相应数码电信号。但由于制造和安装精度的影响,当码盘回转在两码段交替过程中,会产生读数误差。例如,当码盘顺时针方向旋转,由位置“0111”变为“1000”时,这四位数要同时都变化,可能将数码误读成16种代码中的任意一种,如读成1111、1011、1101、…0001等,产生了无法估计的很大的数值误差,这种误差称非单值性误差。
为了消除非单值性误差,可采用以下的方法。
2.1
循环码盘(或称格雷码盘)
图5四位二进制的码盘图6四位二进制循环码盘
循环码习惯上又称格雷码,它也是一种二进制编码,只有“0”和“1”两个数。图6所示为四位二进制循环码。这种编码的特点是任意相邻的两个代码间只有一位代码有变化,即“0”变为“1”或“1”变为“0”。因此,在两数变换过程中,所产生的读数误差最多不超过“1”,只可能读成相邻两个数中的一个数。所以,它是消除非单值性误差的一种有效方法。
2.2带判位光电装置的二进制循环码盘
这种码盘是在四位二进制循环码盘的最外圈再增加一圈信号位。图7所示就是带判位光电装置的二进制循环码盘。该码盘最外圈上的信号位的位置正好与状态交线错开,只有当信号位处的光电元件有信号时才读数,这样就不会产生非单值性误差。
图7带判位光电装置的二进制循环码盘
3编码器的应用
3.1角编码器除了能直接测量角位移或间接测量直线位移外,还可以测量轴的转速
由于增量式角编码器的输出信号是脉冲形式,因此,可以通过测量脉冲频率或周期的方法来测量转速。角编码器可代替测速发电机的模拟测速,而成为数字测速装置。M法和T法测速原理如图8
所示。
图8M法和T法测速原理
在一定的时间间隔ts内(又称闸门时间,如10s、1s、0.1s等),用角编码器所产生的脉冲数来确定速度的方法称为M法测速。
若角编码器每转产生N个脉冲,在闸门时间间隔ts内得到m1个脉冲,则角编码器所产生的脉冲频率f为:
图7带判位光电装置的二进制循环码盘
3编码器的应用
3.1角编码器除了能直接测量角位移或间接测量直线位移外,还可以测量轴的转速
由于增量式角编码器的输出信号是脉冲形式,因此,可以通过测量脉冲频率或周期的方法来测量转速。角编码器可代替测速发电机的模拟测速,而成为数字测速装置。M法和T法测速原理如图8
所示。
图8M法和T法测速原理
在一定的时间间隔ts内(又称闸门时间,如10s、1s、0.1s等),用角编码器所产生的脉冲数来确定速度的方法称为M法测速。
若角编码器每转产生N个脉冲,在闸门时间间隔ts内得到m1个脉冲,则角编码器所产生的脉冲频率f为:
例如:某角编码器的指标为2048个脉冲/r(即N=2048P/r),在0.2s时间内测得8K脉冲(1K=1024),即ts=0.2s,m1=8K=8192个脉冲,f=4096/0.2s=20480Hz,则:角编码器轴的转速为:
M法测速主要应用于要求转速较快,否则计数值较少,测量准确度较低。
3.2工位编码
由于绝对式编码器每一转角位置均有一个固定的编码输出,若编码器与转盘同轴相连,则转盘上每一工位安装的被加工工件均可有一个编码相对应,转盘工位编码原理图如图9所示。当转盘上某一工位转到加工点时,该工位对应的编码由编
码器输出给控制系统。
图9转盘工位编码原理图
例如要使处于工位4上的工件转到加工点等待钻孔加工,计算机就控制电动机通过带轮带动转盘逆时针旋转。与此同时,绝对式编码器(假设为4码道)输出的编码不断变化。设工位1的绝对二进制码为0000,当输出从工位3的0100,变为0110时,表示转盘已将工位4转到加工点,电动机停转。
3.3光电编码器在重力测量仪中的应用
采用旋转式光电编码器,其转轴与重力测量仪中补偿旋钮轴相连。将重力测量仪中补偿旋钮的角位移量转化为某种电信号量进行测量。
3.4应用实例
以EPC-755A光电编码器的应用为例。该光电编码器在角度测量、位移测量时抗干扰能力很强,并具有稳定可靠的输出脉冲信号,且该脉冲信号经计数后可得到被测量的数字信号。因此,在研制汽车驾驶模拟器时,对方向盘旋转角度的测量选用EPC-755A光电编码器作为传感器,其输出电路选用集电极开路型,输出分辨率选用360个脉冲/圈,考虑到汽车方向盘转动是双向的,既可顺时针旋转,也可逆时针旋转,需要对编码器的输出信号鉴相后才能计数。图10所示为EPC-755A光电编码器实际使用的鉴相与双向计数电路,鉴相电路用1个D触发器和2个与非门组成,计数电路用3片74LS193
组成。
图10光电编码器鉴相计数电路
当光电编码器顺时针旋转时,通道A输出波形超前通道B输出波形90°,D触发器输出Q(波形W1)为高电平,(波形W2)为低电平,上面与非门打开,计数脉冲通过(波形W3),送至双向计数器74LS193的加脉冲输入端CU,进行加法计数;此时,下面与非门关闭,其输出为高电平(波形W4)。当光电编码器逆时针旋转时,通道A输出波形比通道B输出波形延迟90°,D触发器输出Q(波形
W1)为低电平,(波形W2)为高电平,上面与非门关闭,其输出为高电平(波形W3);此时,下面与非门打开,计数脉冲通过(波形W4),送至双向计数器74LS193的减脉冲输入端CD,进行减法计数。
汽车方向盘顺时针和逆时针旋转时,其最大旋转角度均为两圈半,选用分辨率为360个脉冲/圈的编码器,其最大输出脉冲数为900个;实际使用的计数电路用3片74LS193组成,在系统上电初始化时,先对其进行复位(CLR信号),再将其初值设为800H,即2048(LD信号);如此,当方向盘顺时针旋转时,计数电路的输出范围为2048~2948,当方向盘逆时针旋转时,计数电路的输出范围为2048~1148;计数电路的数据输出D0~D11送至数据处理电路。
实际使用时,方向盘频繁地进行顺时针和逆时针转动,由于存在量化误差,工作较长一段时间后,方向盘回中时计数电路输出可能不是2048,而是有几个字的偏差;为解决这一问题,我们增加了一个方向盘回中检测电路,系统工作后,数据处理电路在模拟器处于非操作状态时,系统检测回中检测电路,若方向盘处于回中状态,而计数电路的数据输出不是2048,可对计数电路进行复位,并重新设置初值。