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编码器动态检测系统高实时性高精度角度基准设计

于海 万秋华 王树洁 卢新然 杜颖财

于海, 万秋华, 王树洁, 卢新然, 杜颖财. 编码器动态检测系统高实时性高精度角度基准设计[J]. 中国光学(中英文), 2015, 8(3): 447-455. doi: 10.3788/CO.20150803.0447
引用本文: 于海, 万秋华, 王树洁, 卢新然, 杜颖财. 编码器动态检测系统高实时性高精度角度基准设计[J]. 中国光学(中英文), 2015, 8(3): 447-455. doi: 10.3788/CO.20150803.0447
YU Hai, WAN Qiu-hua, WANG Shu-jie, LU Xin-ran, DU Ying-cai. High-precision real-time angle reference in dynamic measurement of photoelectric encoder[J]. Chinese Optics, 2015, 8(3): 447-455. doi: 10.3788/CO.20150803.0447
Citation: YU Hai, WAN Qiu-hua, WANG Shu-jie, LU Xin-ran, DU Ying-cai. High-precision real-time angle reference in dynamic measurement of photoelectric encoder[J]. Chinese Optics, 2015, 8(3): 447-455. doi: 10.3788/CO.20150803.0447

编码器动态检测系统高实时性高精度角度基准设计

doi: 10.3788/CO.20150803.0447
基金项目: 中国科学院知识创新工程领域前沿项目(No.O70Y32R070)
详细信息
    通讯作者:

    于 海(1987—),男,吉林敦化人,博士,助理研究员,主要从事光电位移精密测量及光电编码器的检测等方面的研究。E-mail:yuhai5158@163.com

    万秋华(1962—),女,吉林长春人,博士,研究员,博士生导师,主要从事光电位移精密测量技术及高精度光电轴角编码器等方面的研究。 E-mail: wanqh@ciomp.ac.cn

    王树洁(1963—),女,吉林长春人,高级工程师,1993年于吉林工业大学获得学士学位,主要从事光电编码器设计及光电位移精密测量等方面的研究。E-mail:wangsj_0710@sina.com

    卢新然(1987—),男,辽宁本溪人,副研究员,2001年于东南大学获得学士学位,2008年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所获得硕士学位,主要从事光电编码器机械结构方面的研究。E-mail:luxinranciomp@yahoo.com

    杜颖财(1977—),男,吉林长春人,硕士,助理研究员,2001年、2005年于哈尔滨工业大学分别获得学士、硕士学位,主要从事光电位移精密测量及高精度编码器等方面的研究。E-mail:ycdu@163.com

  • 中图分类号: TP212

High-precision real-time angle reference in dynamic measurement of photoelectric encoder

  • 摘要: 在编码器动态特性检测中,角度基准的快速反应和精度直接影响着动态特性检测装置的准确性。为实现角度基准的快速响应,提高基准编码器的测角精度,本文设计了高精度快速细分角度基准编码器。首先,通过对目前角度基准不足对编码器动态特性检测影响的分析,得出动态检测精度主要受基准编码器的数据处理延时影响。其次,通过对基准编码器结构、细分电路、处理电路等的设计,完成了23位高实时性角度基准编码器的制作。最后,为提高检测精度,利用RBF神经网络对角度基准进行误差补偿。所设计的角度基准编码器分辨率达到0.15",并且可以在10 r/s速度时,保证逐分辨率输出。经过测量,补偿前基准编码器的精度为1.30",补偿后的基准编码器误差峰峰值不超过2.5",精度优于0.6"。高精度、高实时性角度基准编码器的研制,提高了编码器动态特性检测系统的检测精度,为研究编码器动态特性提供了基础。

     

  • 图 1  光电编码器原理图

    Figure 1.  Schematic of photoelectric encoder

    图 2  码盘

    Figure 2.  Coded disc

    图 3  读数头位置

    Figure 3.  Position of the reading head

    图 4  细分电路原理图

    Figure 4.  Schematic of subdivision circuit

    图 5  RBF神经网络原理

    Figure 5.  Principle of RBF neural network

    图 6  误差补偿实现

    Figure 6.  Error compensation

    图 7  细分信号

    Figure 7.  Signal of subdivision

    图 8  多面体棱镜检测法

    Figure 8.  Principle of polyhedron detection method

    图 9  误差对比

    Figure 9.  Error comparison

    图 10  补偿后误差对比

    Figure 10.  Error comparison after compensation

    表  1  误差检测结果

    Table  1.   Results of error detection

    下载: 导出CSV

    表  2  补偿后误差

    Table  2.   Errors after compensation

    下载: 导出CSV

    表  3  测试结果

    Table  3.   Test results

    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-12-11
  • 录用日期:  2015-02-13
  • 刊出日期:  2015-01-25

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