This paper deals with usability of C-code, automatically generated from Matlab and Simulink environment in critical applications. In this case the code is produced via Model Based Design developing process which provides extended possibilities for testing and rapid control prototyping according to the DO-178C and DO-331. The algorithms tested firstly as models are then transferred to C-code automatically. This method decreases the possibility of errors caused by hand coding. The main goal was to inspect the options of usage of model based approach and define the modelling procedures to generate code which meets MISRA-C software standards. The defined processes could be used for developing the control algorithms for critical applications in avionics industry. The possibility of automatic generation of separate code parts (tasks) is discussed as well as possibility of automatic generation of whole system including scheduler and drivers for final platform. Defined processes were applied on model of BLDC motor sensor-less control algorithm for verification. The generated code was then transferred into digital signal controller TI-TMS320 to verify on final platform.
Abstract. The paper considers the control system of the autonomous mobile robot CS-7 with eight supporting legs, installed on four hard frames in pairs. Advantages of the chosen design: energy absence to support machine weight and simpler algorithms of trajectory and reference points motion management.Onboard control is designed as a scalable, modular distributed low-level microprocessor system, which comprises two major subsystems: information measurement for processing sensors data and robot actuators control.Supervisory control mode is supported by the vision system based on timeof-flight cameras and a set of ultrasonic and infrared sensors, geosteering module for local and global robot positioning. Measuring information is transmitted to the control computer via Wi-Fi module. Software for the upper-level computer and library of functions for low-level units are developed for the implementation of various robot motion algorithms. Functions define the basic parameters of orthogonal movers depending on the given route and environment map.
The problem of walking robots controlled motion synthesis by the inverse dynamic method is considered. The inverse dynamic method equations are represented by the methods of multibody system dynamics as free bodies motion equations and constraint equations. The variety of constraint equations group are introduced to specify the robot gait, to implement the robot stability conditions and to coordinate specified robot links movement. The key feature of the inverse dynamic method equations in this formulation is the presence of the second derivatives of the system coordinates in the constraint equations expressing the stability conditions that ensure the maintenance of the vertical position by the robot. The determined solution of such equations in general case is impossible due to the uncertainty of the initial conditions for the Lagrange multipliers. An approximate method for solving the inverse dynamic without taking into account the inertial components in the constraint equations that determine the stability of the robot is considered. Constraint equations that determine the coordinate movement of individual robot links and required for unique problem solving based on approximate equations are presented. The implementation of program motion synthesis methods in the control system of the humanoid robot AR-600 is presented. The comparison of theoretical and experimental parameters of controlled motion is performed. It has been established that with the achieved high accuracy of the robot links tracking drives control with an error of several percent, the indicators of the robot's absolute movements, in particular, the angles of roll, yaw and pitch, differ from the programmed by 30-40%. It’s shown that proposed method allows to synthesize robot control in quasistatic mode for different movement types such as moving forward, sideways, walking on stairs, inclinations etc.
Шохин В.В., Андреев А.И., Морковина П.С.ФГБОУ ВО «Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова» МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОКАТНОГО СТАНА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ФИЗИЧЕСКИХ И МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙИсследование работы прокатных станов в различных режимах проводят обычно с использованием математических моделей электроприводов и прокатываемой полосы. В этом случае сложно, а иногда невозможно, учесть некоторые факторы, оказы-вающие влияние на процессы обработки металла. В работе предлагается для исследования процессов намотки полосы на бара-бан моталки создать физические модели электроприводов клети и моталки и математическую модель наматываемой полосы. Использование такой виртуальной модели позволяет в режиме реального времени производить исследование работы прокатно-го стана, изучать физические процессы, происходящие на стане в различных режимах, производить оценку влияния параметров регуляторов в системах регулирования скорости, момента, натяжения на процессы в стане. Использование такой модели в учебном процессе будет способствовать более глубокому пониманию реальных свойств прокатного стана.Ключевые слова: электрический привод, прокатный стан, моталка, моделирование, регулирование натяжения, лабораторная установка. ВВЕДЕНИЕ 1Целью работы является создание с помощью физи-ческого и математического моделирования лаборатор-ной установки для изучения основных режимов работы одноклетьевого прокатного стана. Для электрических приводов создаются физические модели на основе лабо-раторных автоматизированных электроприводов пере-менного тока с преобразователями частоты с электро-машинными агрегатами, моделирующими нагрузки на двигатели [1]. Полоса моделируется математически с помощью программируемых контроллеров. На первом этапе создается модель электропривода клети, моталки и полосы между клетью и моталкой.Использование виртуальной модели прокатного стана позволяет в режиме реального времени произво-дить исследование работы прокатного стана, изучать физические процессы, происходящие на стане в раз-личных режимах, производить оценку влияния пара-метров регуляторов в системах регулирования скоро-сти, момента, натяжения на процессы в стане [2][3][4][5][6][7]. МЕТОДИКИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯДля клети используется электропривод переменно-го тока с асинхронным двигателем с векторной систе-мой регулирования скорости. Для создания нагрузки применена вторая электрическая машина, механически связанная с двигателем, который моделирует электро-привод клети. Для второй электрической машины соз-дается система регулирования момента, с помощью которой задаются момент прокатки и составляющие момента от переднего и заднего натяжений.Для моталки используется физическая модель с приводом переменного тока с короткозамкнутым асинхронным двигателем. Для создания нагрузки (на-тяжения) применен нагрузочный агрегат, состоящий из двух асинхронных двигателей, каждый из которых пи-тается от своего преобразователя частоты. Для обоих двигателей используется система регулирования мо-© Шохин В.В., Андреев А.И., Морковина П.С., 2017 мента. На ...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations –citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.