正弦余弦编码器与增量编码器的区别

正弦余弦编码器和增量编码器都是位置测量工具,前者提供模拟正弦波和余弦波信号,后者提供数字方波。正弦余弦编码器凭借高精度的90度相位差信号和高电平插值实现高分辨率,常用于伺服系统的精确控制。而增量编码器提供HTL或TTL数字输出,适用于长电缆的无噪声传输,分辨率可通过计算零点数提高。正弦余弦编码器的模拟信号更易受噪声影响,通常使用差分输出来减少干扰。

正弦余弦编码器与增量编码器的区别有哪些?

提供增量位置测量(旋转或线性)的编码器输出两个信号或通道(通常称为“ A”和“B”)以提供位置和方向信息。这些输出信号可以采用模拟正弦波和余弦波的形式,也可以采用数字方波的形式。那些产生数字输出信号的信号通常简称为“增量编码器”,而那些产生模拟输出信号的信号则称为“正弦余弦编码器”。

正余弦编码器的输出信号是具有90度的相位差的正弦波。如果是一个方波,则通过不同或仅4倍频率输出90度之间的相位差。正余弦编码器的相位差的正弦波是模拟信号的90度可以从数万到数万个频率细分,这大大提高了测量精度。目前,以这种方式实现了高精度光电编码器。主要有三种类型的分裂方法(国内1UM编码器);防伪方法(当前主流方案);相位跟踪方法(以前旋转调制器方案)。

数字输出信号的增量编码器

增量编码器可以提供各种类型的数字输出信号,但最常见的是高晶体管逻辑(HTL)和晶体管逻辑(TTL)。

具有高晶体管逻辑(HTL)输出的增量编码器使用两个晶体管来产生输出信号。当输出有效时,在逻辑“高”状态下,输出电压等于电源电压,因此晶体管将向负载输出信号。当输出关闭或以逻辑“低”状态时,输出电压等于电源公共电压电平,其实际上是负载的输出信号。这就是HTL输出有时被称为“推挽”输出的原因。

沉没和源是指向信号激活时的电流方向。沉降装置为电流提供接地路径,并不向设备供电。电源通过负载提供电源和“推动”。

HTL输出编码器的电源电压范围为10到30 VDC,有24 VDC。当控制器需要12或24 V信号作为编码器的反馈输入或输入电压时,通常使用这些编码器。

输出增量编码器提供5 VDC信号,并且与电源电压无关,其范围为4.5至5 VDC或10至30 VDC。当输出处于逻辑“低”状态时,输出信号为0 VDC。当输出处于逻辑“高”状态时,它具有晶体管逻辑(TTL)

TTL输出使用具有差动布线(B)的差分布线(B),带/ A / B)消除噪声。

由于TTL输出编码器始终使用差分(互补)信号,因此它们有时被称为“差分线驱动器”或“平衡差分线驱动器”,并且RS422标准符合5 VDC电源。由于人分离,TTL输出编

### 正弦编码器每转线数的概念计算方法 正弦编码器是一种基于正弦波信号输出的高精度位置检测设备。它的核心特性在于能够提供具有较高频率细分能力的模拟信号,从而实现极高的测量分辨率和精度[^1]。 #### 每转线数定义 正弦编码器的“每转线数”是指编码器在完成一整圈(即360°)旋转过程中所产生的原始光栅线条数量或周期数。这一参数通常由编码器内部的光学码盘决定,表示为每转产生的物理刻线数目(Pulse Per Revolution, PPR),也被称为基础分辨率。 对于正弦编码器而言,“每转线数”的概念不仅限于物理刻线的数量,还涉及后续电子电路对正弦/余弦信号的进一步处理——即所谓的“倍频”或“细分”。通过读取正弦波和余弦波之间相位变化并将其数字化,可以显著提高有效分辨率[^3]。 #### 计算方法 假设一个正弦编码器的基础PPR为N,则经过M倍细分后的总逻辑脉冲数可按如下方式计算: \[ \text{总逻辑脉冲数} = N \times M \] 其中: - \( N \): 编码器码盘上的实际物理刻线数; - \( M \): 细分倍率,取决于硬件设计及算法性能。 例如,某款正弦编码器的基础PPR为1024条线,采用20倍细分技术,则最终的有效分辨率为: \[ 1024 \times 20 = 20480 \, (\text{逻辑脉冲}) \] 需要注意的是,尽管理论上可以通过增加细分倍率提升分辨率,但实际上存在诸多限制因素,包括但不限于模数转换速度、原始信号质量以及噪声干扰等问题。 #### 工作原理概述 正弦编码器的工作机制依赖于两个相互垂直且具有一定初始相位差(通常是90°)的正弦波信号。这两个信号分别记作A通道(Sin) 和B通道(Cos),它们随轴角θ的变化规律遵循三角函数关系: \[ V_A(\theta) = A_{max}\sin(k\cdot\theta+\phi_0), \\ V_B(\theta) = B_{max}\cos(k\cdot\theta+\psi_0), \] 这里\( k \)代表比例系数,反映单位角度对应多少个完整波形周期;而\( \phi_0,\psi_0 \)则分别是两路信号各自的初相偏移量。通过对上述两条曲线实施采样分析即可确定当前位置信息,并借助插值运算达成更高阶的数据密度扩展目标。 ```python import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 参数设置 k = 1 # 波动常数 theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 1000) # 构建正弦余弦信号模型 VA_theta = np.sin(k*theta) VB_theta = np.cos(k*theta) plt.figure(figsize=(8,5)) plt.plot(theta, VA_theta, label="Sin Channel (A)") plt.plot(theta, VB_theta, label="Cos Channel (B)", linestyle="--") plt.title('Sine-Cosine Encoder Signal Representation') plt.xlabel('Angular Position θ (radians)') plt.ylabel('Signal Amplitude') plt.legend() plt.grid(True) plt.show() ``` 此脚本展示了如何利用Python绘制标准正弦-余弦编码器信号图形,便于直观理解两者间的相对位移特征及其在整个圆周范围内连续过渡的特点。 ---
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