[發(fā)明專利]可視化的快速設(shè)計與驗證控制教學(xué)實驗系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 200810012934.1
• 申請日: 2008-08-26
• 公開（公告）號: CN101350146A
• 公開（公告）日: 2009-01-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 方正;柴天佑;王良勇;葛樹志;何洪生;李志偉;呂海
• 申請（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號: G09B25/00
• 分類號: G09B25/00;G06T17/50;G06F9/44
• 代理公司: 沈陽東大專利代理有限公司
• 代理人: 梁焱

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于自動化相關(guān)專業(yè)教學(xué)實驗技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種可視化的快速設(shè)計與驗證控制教學(xué)實驗系統(tǒng)。

背景技術(shù)

本實驗系統(tǒng)是為控制類專業(yè)、機器人專業(yè)以及機電一體化等相關(guān)工科專業(yè)研究開發(fā)的一套教學(xué)實驗系統(tǒng)。在中國高等教育中，自動化專業(yè)是一個融合了控制理論與技術(shù)、機械設(shè)計、電子設(shè)計、軟件工程為一體的綜合性學(xué)科。當今，社會需求的自動化專業(yè)的人才要求有扎實的理論基礎(chǔ)，較強的實際動手能力，這就需要學(xué)生在學(xué)校階段要有很好的理論設(shè)計和實際開發(fā)的訓(xùn)練。而目前，國內(nèi)外的自動化專業(yè)的教學(xué)實驗系統(tǒng)很難滿足以上需求，一個重要的原因就是教學(xué)實驗系統(tǒng)的落后。

國內(nèi)現(xiàn)有的自動化教學(xué)產(chǎn)品參差不齊，功能較單一且技術(shù)較落后，不能很好地將最新的控制技術(shù)、計算機技術(shù)、軟件技術(shù)等融入到教學(xué)產(chǎn)品中。針對于這種情況，國內(nèi)很多高校都開始引進了國外較先進的實驗系統(tǒng)。這樣雖然設(shè)備都比較先進了，但是往往這些系統(tǒng)不符合中國自動化學(xué)科教學(xué)實際情況(在國外是沒有自動化專業(yè)的，所謂的自動化專業(yè)都是隸屬于某一特定學(xué)科的，如機械、化工等，而中國的自動化學(xué)科是一個獨立的專業(yè))，很難滿足本科生和研究生的實驗教學(xué)需求。此外由于這些系統(tǒng)一般都比較昂貴，所以通常變成了只有少數(shù)研究生才可以使用的“貴重固定資產(chǎn)”。目前國內(nèi)外比較著名的自動化教學(xué)產(chǎn)品系統(tǒng)主要有加拿大Quanser系統(tǒng)、美國的ECP系統(tǒng)和英國的Feedback系統(tǒng)，國內(nèi)的有深圳固高科技以等。但是這些系統(tǒng)都不符合中國自動化學(xué)科的需求，不能很好地貼近中國自動化學(xué)科的實際教學(xué)，只能完成某些固定的實驗或者用于理論研究，仍然不能很好地將機械、電子與控制相融合。如Quanser系統(tǒng)、ECP系統(tǒng)等，在國外廣泛應(yīng)用于機械學(xué)院的控制專業(yè)，這些專業(yè)通常有較好的機械設(shè)計基礎(chǔ)，可以對其機械以及控制進行研究學(xué)習(xí)，因此很適合于該專業(yè)。而國內(nèi)很多學(xué)校將其買過來用于控制教學(xué)，則只能完成某些控制算法的研究，而不能對其機械、電子等技術(shù)進行研究，在一定程度上浪費了資源。這主要有兩個方面的原因：一是國內(nèi)高校使用不當，第二個重要的問題就是這些教學(xué)產(chǎn)品在設(shè)計的時候沒有考慮到中國的自動化實際情況，產(chǎn)品的各個環(huán)節(jié)的聯(lián)系不夠緊密，不能將控制器設(shè)計、機械設(shè)計、電子設(shè)計、軟件開發(fā)集成到一個教學(xué)實驗系統(tǒng)中并且密切結(jié)合自動化教學(xué)的實際課程，這是目前現(xiàn)有教學(xué)產(chǎn)品共同存在的問題。

一般來講，傳統(tǒng)的涉及到控制器設(shè)計、機械設(shè)計、電子設(shè)計和軟件設(shè)計的控制系統(tǒng)的開發(fā)主要流程由如下幾個階段組成：

(1)機械設(shè)計階段：在傳統(tǒng)的機電一體化系統(tǒng)設(shè)計過程中，學(xué)生要首先使用3D機械設(shè)計軟件(如Solidworks、Pro/E等)設(shè)計出被控對象的機械結(jié)構(gòu)，然后再利用機械運動學(xué)和動力學(xué)仿真軟件(如ADAMS)，利用腳本語言編寫控制命令來進行仿真分析。如果結(jié)果可行，則可以進行機械加工。

(2)控制算法設(shè)計階段：如果第一步的仿真結(jié)果可行，則開始研究系統(tǒng)的控制模型建立。這一部分通常要根據(jù)系統(tǒng)的物理特性來建立被控對象的控制模型，然后利用仿真分析軟件(如Matlab/Simulink、LabView等)根據(jù)所建立的數(shù)學(xué)模型進行數(shù)值仿真，并通過數(shù)據(jù)進行控制效果分析，如果仿真結(jié)果滿意則控制器設(shè)計結(jié)束。

(3)控制器硬件設(shè)計階段：這一階段主要是根據(jù)控制算法的實時性以及復(fù)雜程度來設(shè)計實際控制系統(tǒng)，如選用單片機或者其他高性能處理器等。

(4)系統(tǒng)整體調(diào)試階段：當機械樣品生產(chǎn)完成后，連接實際控制系統(tǒng)進行整機調(diào)試，學(xué)生往往需要重新將仿真用的控制算法(如Matlab/Simulink、LabView等編寫的)變成硬件可執(zhí)行的代碼(如C代碼)來進行實際系統(tǒng)控制，并利用源代碼進行控制算法調(diào)試。

以上4個階段基本上完成了傳統(tǒng)的機電一體化設(shè)計與開發(fā)。但是，實際設(shè)計中如果發(fā)現(xiàn)上述的某一步設(shè)計存在問題，則會造成很多重復(fù)性的工作。比如，如果機械設(shè)計有問題，則會導(dǎo)致第二步的數(shù)學(xué)模型需要重新建立，需要重新做控制器仿真實驗并且實際控制算法的程序也需要重新編寫。此外，以上四個步驟涉及了機械、控制、電子、軟件等好幾個學(xué)科的知識，學(xué)生很難在短時間內(nèi)掌握如此多的軟件技能(如Solidworks，ADAMS，Simulink，C/C++)。由于存在以上原因，因此在目前的高等學(xué)校教學(xué)系統(tǒng)中還沒有能提供如此綜合的實驗教學(xué)系統(tǒng)。然而，以上四步的技能又恰恰是社會對自動化學(xué)科復(fù)合型人才的基本需求。

總的來講，目前教學(xué)實驗系統(tǒng)存在的主要問題有：