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文檔簡介
1、工業(yè)CT(Computed Tomography)技術被公認為是世界上的最佳無損檢測手段之一,在航空、航天、國防、機械、電子、石油及電力等眾多領域均獲得了廣泛的應用。隨著工業(yè)CT技術的迅速發(fā)展,檢測對象也變得多樣化,對工業(yè)CT的成像精度、掃描速度等提出了更高的要求。工業(yè)CT伺服控制系統作為工業(yè)CT子系統之一,對上述要求能否實現起著重要的作用,這就需要對各運動軸運動狀態(tài)測量及其控制系統模型識別從而得到更準確的運動對象模型;基于對象模型的分
2、析來優(yōu)化和改善伺服控制系統的精度,從而達到最后提高工業(yè)CT掃描成像精度和速度的目的。目前一些典型的運動位置狀態(tài)測量與模型識別方法難以解決工業(yè)CT伺服系統的多通道、高精度在線的大數據量采集要求,也缺乏利用系統的測量信息辨識控制系統對象模型的有效手段。針對上述問題,論文對工業(yè)CT在線運動位置狀態(tài)測量與模型識別展開研究。
論文首先分析了工業(yè)CT掃描特性及典型Ⅱ代和Ⅲ代掃描的運動軸特性,通過計算得出了工業(yè)CT運動測量的實時精度指標
3、要求;通過對測量與模型識別方法的分析總結出了測量與模型識別系統的功能需求;對目前幾種主流的測量與模型識別方法應用在工業(yè)CT中的優(yōu)缺點進行對比分析,確定了一種基于“ARM+CPLD”測量方案與機理分析及系統辨識相結合的系統模型辨識方案;
基于工業(yè)CT的掃描運動特點,完成了基于“ARM+CPLD”的在線測量系統總體方案的設計;應用機理分析法完成了工業(yè)CT控制系統的模型框架結構分析;然后對運動伺服系統電機參數常用系統辨識算法及最
4、小二乘算法在伺服系統轉動慣量辨識中的應用進行了詳細的研究,完成了系統辨識算法的設計;在上述測量平臺下采用課題自身改進的變步長帶遺忘因子的遞推最小二乘在線辨識算法來辨識系統模型參數,實現了理論分析與幅頻特性分析相結合的方法的工業(yè)CT控制系統模型階數的模擬;最后完成了整個測量與模型識別系統的硬件資源規(guī)劃和整個系統的軟硬件實現。
對重慶大學ICT中心的CD-300BX型工業(yè)CT的射線源和探測器分層軸、平移軸、分度軸進行實驗測試。
5、基于實驗結果數據,分析得出了同一時刻最大位移差并計算實際測量位移和理論位移誤差精度及實際測量速度和理論速度誤差精度為0.012%和0.027%,辨識仿真結果與實際測量實驗結果相比誤差最大值1.33%低于機理仿真與實際測量實驗結果的誤差最小值7.02%,且殘差在合理的公差帶以內。試驗結果表明,論文提出的工業(yè)CT多軸運動位置狀態(tài)測量系統及模型識別系統能夠滿足CT掃描要求,并具有較高的測量精度及實時性、多功能擴展,系統診斷能力。為實現高精度工
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