一种高精度旋转变压器解码算法

针对传统旋转变压器解码成本高和精度差等问题,提出了一种新的解码算法,利用旋转变压器输出信号进行解调和归一化处理后,再经过一系列混合运算得到伪线性信号后,对此信号进行逻辑分区判断,根据判断结果进行计算得到未补偿的角度信号,最后通过非线性精度补偿以提高解码精度。研究结果表明,该算法的实现不需要利用查表法和附加参考信号就可以实现高精度解码。经过理论计算,在0°～360°,未补偿前解码误差不高于0. 072 1°,补偿后解码误差不高于8. 65°×10~(-5)。该算法在TMS320F283 35中经过实验验证,结果表明其可以准确解得角度信息,解码误差为0. 000 389°,验证了算法的可行性。     

基于改进自适应遗传算法的舵机系统辨识方法

为了更准确地测量舵机的性能指标,利用系统识别技术来建立其数学模型具有很关键的作用。首先分析并建立电动伺服系统各部分结构模型,然后应用改进的自适应遗传算法(improved adaptive genetic algorithm, IAGA)进行系统辨识,同时将标准测试函数用于改进算法和不同智能优化算法的性能测试。最后将建立的模型作为辨识系统模型进行参数辨识,并将具有不同信噪比(signal noise ratio,SNR)的噪声信号添加到电动舵机的输出端以验证算法的稳定性。舵机实际实验结果表明,该方法参数优化精度高,抗噪声能力强且具有重要的工程使用价值。