14、机器人电机控制与组装全攻略

机器人电机控制与组装全攻略

1. H桥电机控制器简介

H桥电机控制器是常见的电机控制器,其名称源于原理图中独特的H形。它主要由四个控制电机电流的门组成,通过控制门的开闭来控制电机的旋转方向。

在L298N上,有两个使能引脚(每个电机一个)和四个输入引脚。in1和in2引脚控制电机1,in3和in4控制电机2。in1控制S1和S4,in2控制S3和S2。当in1或in2为高电平时,相应的门关闭;为低电平时,门打开。
- 当in1为高电平、in2为低电平时,电机顺时针旋转。
- 当in1为低电平、in2为高电平时,电机逆时针旋转。
- 当两个引脚都为高电平时,电机停止旋转,相当于刹车。
- 当两个引脚都为低电平时,电机无电流通过,自由旋转。

使能引脚enA和enB用于设置电机速度,通常使用PWM(脉冲宽度调制)来实现。PWM能让我们灵活控制每个电机的速度,而普通数字引脚只能实现电机的启停,且只有全功率或无功率两种状态。

2. 使用L298N电机控制器

使用L298N有几种方法,各有优缺点:
|连接方式|优点|缺点|
| ---- | ---- | ---- |
|连接到树莓派|可由树莓派直接控制|可能需要逻辑电平转换器,且无法控制速度|
|通过Arduino连接|可通过PWM控制速度,无需逻辑电平转换器|需通过串口将电机指令传递给Arduino|

2.1 Arduino代码实现

以下是使用Arduino作为L298N电机控制器的代码示例:

int enA = 
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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