58、多梳栉经编机数据传输控制

多梳栉经编机数据传输控制

1. 经编机发展现状与需求

经编机已经发展了50年,其技术变得更快、更通用且易于操作,与针织和机织技术并驾齐驱,成为织物制造的高效技术。如今,电子梳栉由用于所有花纹系统的编号系统控制,通过广泛使用电子控制驱动器以及纱线喂入和花纹控制的创新详细解决方案,提高了灵活性。重要的新发展包括作为花纹梳栉的伺服控制纱线梳栉、碳纤维梳栉以及用于间距达65毫米间隔织物的双梳栉经编机。卡尔·迈耶为其整个机械编程器引入了一种新的电子概念,将其新的控制系统命名为“KAMCOS”(卡尔·迈耶命令系统),现在这已成为其全系列经编机的标准配置。

然而,在中国许多工厂中,经编机梳栉纵向运动仍由机械装置控制。这种机械装置在更换织物类型时需要花费大量时间,因此逐渐被微机控制的步进电机所取代。这就需要将梳栉运动所需的数据从计算机传输到微机。

2. 梳栉系统分析

经编机采用三种主要机构来形成线圈:
- 针织机构:使织针垂直往复运动。
- 摆动机构:将纱线从织针前部移动到后部。
- 横移机构:在与织针排列平面平行的方向上产生线圈的重叠和衬垫。

一个花纹由一系列不同长度的衬垫组成,因此机器花纹的灵活性取决于其横移机构运动修改的难易程度以及花纹链的长度。机械经编机的运动由花纹链控制,为了实现计算机控制,需要将花纹链转换为数字信息。不同类型的花纹织物需要组装不同数量的花纹链,根据花纹链的数量,将梳栉的运动转换为数字形式存储在计算机中。当经编机工作时,这些数字形式的数据被传输到微机(80C51)以控制梳栉的运动。

3. 数据传输硬件控制

控制经编机的电路系统由五部分组成:计算机、微机、

【电动车优化调度】基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法的电动车优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于模型预测控制(MPC)的凸优化算法在电动车优化调度中的应用,并提供了Matlab代码实现。该方法结合了MPC的滚动优化特性与凸优化的高效求解能力,用于解决电动车充电调度问题,提升电网运行效率与可再生能源消纳能力。文中还提及个相关研究方向和技术支撑,包括智能优化算法、机器学习、电力系统管理等,展示了其在领域交叉应用的潜力。配套资源可通过提供的网盘链接获取,涵盖YALMIP工具包及其他完整仿真资源。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的科研人员和研究生,尤其适合从事电动汽车调度、智能电网优化等相关课题的研究者。; 使用场景及目标:①实现电动车集群在分时电价或电网需求响应机制下的有序充电调度;②结合可再生能源出力与负荷预测,利用MPC进行时段滚动优化,降低电网峰谷差,提高能源利用效率;③为学术论文复现、课题研究及工程仿真提供可靠的技术路线与代码支持。; 阅读建议:建议读者结合文档中提到的智能优化算法与电力系统背景知识进行系统学习,优先掌握MPC基本原理与凸优化建模方法,并下载配套资源调试代码,以加深对电动车调度模型构建与求解过程的理解。
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