FluidNC项目中Feed Hold功能异常分析与解决方案
2025-07-07 07:22:36作者:裴麒琰
问题背景
在FluidNC运动控制系统中,用户报告了一个关于Feed Hold功能的异常现象:当通过外部按钮或FluidNC控制面板触发Feed Hold时,运动有时会突然停止(硬停止),而不是按照预期的减速曲线停止。更严重的是,当这种情况发生时,后续的Cycle Start操作也会在没有加速过程的情况下直接恢复运动,导致步进电机丢步。
问题现象分析
通过示波器捕获的步进脉冲信号可以清晰地看到两种不同的停止行为:
- 正常情况:Feed Hold触发后,脉冲频率呈现明显的减速曲线,表明系统正在执行平滑的减速停止。
- 异常情况:Feed Hold触发后,脉冲信号突然中断,没有任何减速过程,表现为硬停止。
技术原因探究
经过开发者深入分析,发现问题与以下技术因素相关:
-
微小线段处理:异常情况主要出现在由圆弧插补生成的微小运动线段情况下。当运动路径由大量短线段组成时(如圆弧插补产生的路径),系统在处理Feed Hold命令时的减速逻辑可能出现异常。
-
运动规划器行为:在正常的长线段运动中,运动规划器能够正确计算和执行减速曲线。但在处理微小线段时,规划器的减速计算可能出现问题,导致直接终止脉冲输出。
-
加速度连续性:问题还涉及到从停止状态恢复时的加速度处理。异常停止后,系统未能正确初始化加速度参数,导致恢复运动时也缺少加速过程。
解决方案
开发团队通过以下方式解决了这一问题:
-
运动规划器优化:改进了对微小线段的处理逻辑,确保在任何线段长度下都能正确计算减速曲线。
-
状态机完善:优化了Feed Hold状态转换机制,确保在各种情况下都能正确维护运动参数。
-
加速度参数维护:加强了从停止状态恢复时的加速度参数初始化,防止出现无加速的直接启动。
验证与测试
解决方案经过严格测试验证:
- 使用ESP32 Dev Kit开发板配合RMT步进引擎进行复现和验证
- 通过示波器捕获步进脉冲信号,确认减速曲线符合预期
- 进行数百次Feed Hold/Cycle Start操作循环测试,确认问题不再出现
技术启示
这一问题的解决为运动控制系统开发提供了重要经验:
- 运动规划器需要特别关注微小线段的处理
- 状态转换时的参数维护至关重要
- 实时性要求高的系统需要全面的异常情况测试
该问题的解决显著提升了FluidNC系统在复杂路径加工中的可靠性和稳定性,特别是在频繁使用Feed Hold功能的场景下。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
640
147
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100