DAC工作原理详解

一.什么是D/A转换器?

1.1 D/A转换器

D/A转换器(Digital-to-Analog Converter, DAC)是指将数字(Digital)量转换为模拟(Analog)量的元器件。

  • 数字量

相同间隔不连续的量

时间上离散、量方面离散

  • 模拟量(自然界的现象)

大小连续的量

时间上连续、量方面离散

二.D/A转换方式的种类

D/A转换器有各种实现方法。

2.1. 使用电阻的产品

电阻元件是在IC上易处理的模拟设备。

比精度也比较好,无需修整就可以实现高达约10bit的精度。

由于选择合适的电阻值,从低速到高速,可涵盖的范围很广。

2.2 使用电容器的产品

在一般IC中由于电容器比电阻的相对精度高,在中高精度的D/A转换器中使用的比较多。

为了获取更高的精度,必须要大电容,充放电时长时间加速比较困难。

另外,在低频时为了补充泄漏电流,需要不断更新,所以工作变得复杂。

2.3 使用电流的产品

这是面向高速(数MHz~)用途的变换方式。根据数字输入,通过开关电流源来切换输出电流。

输出电流是用电阻、运算放大器来进行电流-电压的变换。

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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