MPI Servo Tuning Basics

本文详细介绍伺服系统的调校原理和技术,包括PID与PIV算法的应用、参数调整方法、频率整形及前馈调校等内容。适用于希望深入了解伺服系统工作原理及其调校技巧的专业人士。


Servo Tuning Basics

What is Tuning?
Servo Tuning Guidelines
What is a Servo? 
Servo Algorithms: PID / PIV
The PID Algorithm and DRate
About PID PIDOutputOffset Parameter 
Post Filter Theory 

Specification Tips
Acceptable vs. Unacceptable Oscillations
Choosing Specifications for a Machine

 

Things to Consider

Comparison Table
Should I use PID or PIV?
Relation of Motor Object Offsets 
    to Filter Object Offsets
 
Comparing Different Move Times with
    Different Under Damped Peaks 

Tuning with Frequency Shaping
Tuning with Feedforwards
Converting PID Parameters to PIV Parameters

 


                                   Before


                                      After

 

Servo Tuning Techniques

PID
Overview
PID Parameter Definitions

How to Tune:
Step Behavior / Overshoot Criteria
Step Behavior / Stability Criteria
Under Damped / Over Damped
Scaling PID Tuning Parameters

PIV
Overview
PIV Parameter Definitions

How to Tune: 
Monitoring Velocity Loop Performance
Tuning the Velocity Loop with Kpv, Kiv, Kpp 
    - Smoothing the Actual Velocity (Kpv)
    - Applying the Velocity Loop Integral (Kiv)
    - Applying the Position Loop Gain (Kpp) 

Tuning the Velocity Loop with Kpv, Kpp, Kip
    - Smoothing the Actual Velocity (Kpv)
    - Applying the Position Loop Gain (Kpp)
    - Applying the Position Integral Gain (Kip)

Feedforward Tuning
Overview 

How to Tune:
Shape-based
    - Acceleration Pattern (Kaff)
    - Velocity Pattern (Kvff)
    - Offset (Friction) Pattern (Kfff)
    - Final Adjustments 
 Measurement-based 
    - Friction Feedforward
    - Acceleration Feedforward
    - Open Loop Feedforward

Frequency Shaping
Overview

How to Tune:
Frequency Shaping Tuning 
Understanding/Reading Bode Plots
Mechanical Resonance
   - Calculating Mechanical Resonance Frequencies
   - Tuning a System with Mechanical Resonance

 

 

内容概要:本文以一款电商类Android应用为案例,系统讲解了在Android Studio环境下进行性能优化的全过程。文章首先分析了常见的性能问题,如卡顿、内存泄漏和启动缓慢,并深入探讨其成因;随后介绍了Android Studio提供的三大性能分析工具——CPU Profiler、Memory Profiler和Network Profiler的使用方法;接着通过实际项目,详细展示了从代码、布局、内存到图片四个维度的具体优化措施,包括异步处理网络请求、算法优化、使用ConstraintLayout减少布局层级、修复内存泄漏、图片压缩与缓存等;最后通过启动时间、帧率和内存占用的数据对比,验证了优化效果显著,应用启动时间缩短60%,帧率提升至接近60fps,内存占用明显下降并趋于稳定。; 适合人群:具备一定Android开发经验,熟悉基本组件和Java/Kotlin语言,工作1-3年的移动端研发人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用Android Studio内置性能工具定位卡顿、内存泄漏和启动慢等问题;②掌握从代码、布局、内存、图片等方面进行综合性能优化的实战方法;③提升应用用户体验,增强应用稳定性与竞争力。; 阅读建议:此资源以真实项目为背景,强调理论与实践结合,建议读者边阅读边动手复现文中提到的工具使用和优化代码,并结合自身项目进行性能检测与调优,深入理解每项优化背后的原理。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值