第五章 先进伺服控制方法

第五章先进伺服控制方法

§5.1 数字PID控制

§5.2 复合控制

§5.3 零相位误差跟踪控制

§5.4 重复控制

§5.5 滑模变结构控制

§5.1 数字PID控制

5.1.1 问题的提出

5.1.2 数字PID控制器的形式

5.1.3 数字PID控制器的参数整定5.1.4 存在的问题

5.1.1 问题的提出

结构简单，参数易于调整，在长期应用中积累了丰富经验；

可应用于精确数学模型难以建立，参数经常变化的过程；

PID控制算法已能用微机简单实现，由于软件系统的灵活性，PID算法又可以得到修正而更加完善； 一台数字计算机可以代替多台模拟调节仪表，改变控制方案灵活。

5.1.2 数字PID控制器的形式

常规数字PID形式

改进数字PID形式

z对微分项的改进

z对积分项的改进

z时间最优PID

z带死区的PID控制算法

常规数字

对微分项的改进

微分项改进的必要性 不完全微分PID

微分先行PID

前置滤波器

对积分项的改进

积分项改进的必要性 积分限幅法

积分分离法

变速积分法

抗积分饱和

梯形积分法

消除积分不灵敏区

时间最优

带死区的

5.1.3 数字PID控制器参数整定

采样周期的选择

PID参数整定的理论计算法

PID参数整定的工程整定法

z凑试法

z扩充临界比例度法

z扩充响应曲线法

z基于阶跃响应曲线的PID参数最优设定法z归一参数整定法

采样周期的选择

满足Shannon 采样定理

保证计算机在一个采样周期内完成所需操作 要考虑被控对象的动态特性和抗干扰性能

要保证计算的精度

要保证执行机构完成必要的动作

要考虑控制的回路数

经验数据

z 在随动系统中，常取T ≈1/10f c ，f c 为系统的开环截止频率。z 电机速度1~10ms

PID参数整定的理论计算法

前提是获得被控对象准确的数学模型；

然后，根据线性系统的相关理论来设计PID参数。 问题：

z准确的数学模型很难得到，对象的未建模特性可能会极大地影响闭环系统的性能；

z有些对象的数学模型难于建立。

PID参数整定的工程整定法

整定参数时，不依赖对象的数学模型，直接在控制系统中进行现场整定，简单易行。

明确控制目的和PID参数的作用

z控制目的：快、稳、准

z P的作用

z I的作用

z D的作用

凑试法

整定原则

z参照PID各自的作用，遵循先比例，后积分，再微分的步骤 整定步骤

z首先只整定比例部分。即将比例系数由小到大，直到得到反应快、超调小的响应曲线。

z如果纯比例不能满足系统静差的要求，则需加入积分环节。

整定时，首先置TI为一较大值，并将经第一步整定得到的比例系数略为缩小(如缩小到原值的0.8)，然后减小积分时间。

z如果PI不能满足动态要求，则可加入微分环节。在整定时，可先让TD为零，在第二步的基础上，增大TD，同时相应地改变比例系数和积分时间，逐步凑试。

扩充临界比例度法

选择一个足够短的采样周期(纯滞后时间1/10以下)； 求取临界比例系数和临界振荡周期

z用选定的采样周期，用纯比例调节器使系统闭环运行；

z逐渐增大K

p 直到系统对阶跃输入响应达到临界振荡状态(稳

定边缘)，记下临界比例度δ

k

=1/K p和临界振荡周期T k。

选择控制度

根据选定的控制度，查表求T, K

p

, T I, T D

注意：此方法只适用于有自平衡性的被控对象，需闭环运行

扩充响应曲线法

基于阶跃响应的

归一参数整定法

简化的扩充临界比例度法，Roberts PD(1974)

令T=0.1T

, T I=0.5T k, T D=0.125T k

k

Δu(k)=K p[2.45e(k)-3.5e(k-1)+1.25e(k-2)]

PID参数的整定问题，简化成只整定一个参数K

。

p 改变K

，观察控制效果，直到满意为止。

p

5.1.4 存在的问题

经典PID调节器,是靠“目标和实际行为之间的误差来消除此误差”的控制策略，根据误差的“过去”、“现在”和“将来”的变化趋势即误差的比例积分微分的线性组合来构造控制信号；

但是，常规PID直接取目标和实际行为之间的误差,常常使初始控制力太大而出现超调；

同时，使PID控制器参数所能适用的控制对象范围不够大,使PID调节器的鲁棒性不够强。

实现数字控制的离散化所带来的问题

§5.2 复合控制

5.2.1 问题的提出

5.2.2 复合控制的原理5.2.3 应用举例

5.2.4 存在的问题

ASD伺服常见问题处理方式

ASD伺服常见问题处理方式 1,伺服驱动器输出到电机的UVW三相是否可以互换？ 不可以，伺服驱动器到电机UVW的接法是唯一的。普通异步电机输入电源UVW两相互换时电机会反转，事实上伺服电机UVW任意两相互换电机也会反转，但是伺服电机是有反馈装置的，这样就出现正反馈会导致电机飞车。伺服驱动器会检测并防止飞车，因此在UVW接错线后我们看到的现象是电机以很快的速度转过一个角度然后报警过负载ALE06。 2,伺服电机为何要Servo on之后才可以动作？ 伺服驱动器并不是在通电后就会输出电流到电机，因此电机是处于放松的状态（手可以转动电机轴）。伺服驱动器接收到Servo on信号后会输出电流到电机，让电机处于一种电气保持的状态，此时才可以接收指令去动作，没有收到指令时是不会动作的即使有外力介入（手转不动电机轴），这样伺服电机才能实现精确定位。 3,伺服驱动器报警ALE01如何处理？ 检查UVW线是否有短路。如果把UVW线与驱动器断开再通电仍然出现ALE01则是驱动器硬件故障。 4,ALE02过电压/ALE03低电压报警发生时如何处理？ 首先使用万用表测量输入电压是否在允许范围内；再次是通过驱动器或伺服软件示波器监视“主回路电压”，这是直流母线电压，电压伏数应该是输入交流电压的1.414倍，正常来讲应该不会有太大的偏差。如果偏差很大需返厂重新校准。ALE02/ALE03报警是以“主回路电压”来判断的。 5,在高速运行时机台在中途有很明显的一钝，观察发现是中途有ALE03报警产生，但是一闪就消失了，如何解决这个问题？ 在高速运行时会消耗很大能量，母线电压会下降，如果输入电压偏低此时就会出现ALE03报警。报警发生时伺服马上停止，母线电压恢复正常，报警自动消失，伺服会继续运行，因此看起来就是明显的一钝。这种情况多发生在使用单相电源供电时，建议主回路使用三相电源供电。参数P2-65 bit12置ON可使ALE03报警发生时，母线电压恢复后报警不会自动消失。 6,伺服驱动器报警ALE04如何处理？ AB系列伺服驱动器配ECMA马达时功率不匹配上电会报警ALE04，除这种情况外刚一上电就报警ALE04就是电机编码器故障。如果在使用过程中出现ALE04报警是因为编码器信号被干扰，请查看编码器线是否是屏蔽双绞、驱动器与电机间地线是否连接，或者在编码器线上套磁环。通过ALE04.EXE软件可以监测每次Z脉冲位置AB脉冲计数是否变化，有变化则会报

基于人工神经网络预测探究文献综述

基于人工神经网络的预测研究文献综述专业：电子信息工程班级：08级2班作者：刘铭指导老师：熊朝松 引言 随着多媒体和网络技术的飞速发展及广泛应用，人工神经网络已被广泛运用于各种领域，而它的预测功能也在不断被人挖掘着。人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚地可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到认得智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思想转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和闹模型的研究。随着对生物闹的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。这么多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。通过运用人工神经网络建模，可以进行预测事物的发展，节省了实际要求证结果所需的研究时间。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百家争鸣的局面已经形成。 为了能深入认识人工神经网络的预测功能，大量收集和阅读相关资料是非常必要的。搜集的资料范围主要是大量介绍人工神经网路，以及认识和熟悉了其中重要的BP网络。参考的著作有：马锐的《人工神经网络原理》，胡守仁、余少波的《神经网络导论》以及一些相关论文，董军和胡上序的《混沌神经网络研究进展和展望》，朱大奇的《人工神经网络研究现状及其展望》和宋桂荣的《改进BP算法在故障诊断中的应用》，这些

人工神经网络综述

目录 1 人工神经网络算法的工作原理 (3) 2 人工神经网络研究内容 (4) 3 人工神经网络的特点 (5) 4 典型的神经网络结构 (6) 4.1 前馈神经网络模型 (6) 4.1.1 自适应线性神经网络(Adaline) (6) 4.1.1.1网络结构 (6) 4.1.1.2学习算法步骤 (7) 4.1.1.3优缺点 (7) 4.1.2单层感知器 (8) 4.1.2.1网络结构 (8) 4.1.2.2学习算法步骤 (9) 4.1.2.3优缺点 (9) 4.1.3多层感知器和BP算法 (10) 4.1.3.1网络结构： (10) 4.1.3.2 BP算法 (10) 4.1.3.3算法学习规则 (11) 4.1.3.4算法步骤 (11) 4.1.3.5优缺点 (12) 4.2反馈神经网络模型 (13) 4.2.1 Hopfield神经网络 (13) 4.2.1.1网络结构 (13) 4.2.1.2 学习算法 (15) 4.2.1.3 Hopfield网络工作方式 (15) 4.2.1.4 Hopfield网络运行步骤 (15) 4.2.1.5优缺点 (16) 4.2.2海明神经网络（Hamming） (16) 4.2.2.1网络结构 (16) 4.2.2.2学习算法 (17) 4.2.2.3特点 (18) 4.2.3双向联想存储器（BAM） (19) 4.2.3.1 网络结构 (19) 4.2.3.2学习算法 (19) 4.2.3.4优缺点 (21) 5.人工神经网络发展趋势以及待解决的关键问题 (22) 5.1 与小波分析的结合 (22) 5.1.1小波神经网络的应用 (23) 5.1.2待解决的关键技术问题 (23) 5.2混沌神经网络 (23) 5.2.1混沌神经网络的应用 (24) 5.2.2待解决的关键技术问题 (24)

三洋伺服驱动器常见故障

伺服驱动器常见故障：无显示、缺相、过流、过压、欠压、过热、过载、接地、参数错误、有显示无输出、模块损坏、报错等； AL 21 RL 21 电源故障，电流过大，驱动器的U、V、W相和驱动器电机之间的连线短路或者U、V、W 相接地 AL 22 RL 22 电源检测异常伺服驱动器和电机不匹配 AL 23 RL 23 电源检测异常伺服驱动器内部电路故障 AL 24 RL 24 电源检测异常 AL 41 RL 41 过载伺服驱动器控制板或电源模块有问题，伺服电机编码器电路故障，驱动器与电机不匹配，伺服电机抱闸没有松开，驱动器和电机UVW相接线不正确，驱动器和电机UVW相接线中一相或全部断开 AL 42 RL 42 过载伺服驱动器控制板或电源模块有问题，伺服电机编码器电路故障，驱动器与电机不匹配，伺服电机抱闸没有松开，驱动器和电机UVW相接线不正确，驱动器和电机UVW相接线中一相或全部断开 AL 43 RL 43 再生故障超过内置再生电阻允许的再生功率，负载惯量过大或导电时间太短，再生电阻断线，外置再生电阻阻抗值太大，驱动器的控制电路故障 AL 51 RL 51 驱动器过热驱动器的温度异常，驱动器内部电路故障 AL 52 RL 52 突入防止电阻过热冲入防止电阻过热，伺服驱动器内部故障，周围温度过高 AL 53 RL 53 DB电阻器过热驱动器内电路故障 AL 54 RL 54 内部过热驱动器内部电路故障 AL 55 RL 55 外部过热伺服驱动器控制板故障 AL 61 RL 61 超电压伺服驱动器控制板故障， AL 62 RL 62 主回路电压过低伺服驱动器内部不良 AL 63 RL 63 主电源缺相3相输入R S T中，1相没有输入 AL 71 RL 71 控制电源的电压下降 AL 72 RL 72 +12V电源下降 AL 81 RL 81 编码器A相B相的脉冲信号异常

人工神经网络研究背景目的意义与现状

人工神经网络研究背景目的意义与现状 1研究背景 2国内外研究状况及趋势 3研究的目的及意义 1研究背景 现代计算机构成单元的速度是人脑中神经元速度的几百万倍，对于那些特征明确，推理或运算规则清楚的可编程问题，可以高速有效地求解，在数值运算和逻辑运算方面的精确与高速极大地拓展了人脑的能力，从而在信息处理和控制决策等各方面为人们提供了实现智能化和自动化的先进手段。但由于现有计算机是按照冯·诺依曼原理，基于程序存取进行工作的，历经半个多世纪的发展，其结构模式与运行机制仍然没有跳出传统的逻辑运算规则，因而在很多方面的功能还远不能达到人的智能水平。随着现代信息科学与技术的飞速发展，这方面的问题日趋尖锐，促使科学和技术专家们寻找解决问题的新出路。当人们的思路转向研究大自然造就的精妙的人脑结构模式和信息处理机制时，推动了脑科学的深入发展以及人工神经网络和脑模型的研究。随着对生物脑的深入了解，人工神经网络获得长足发展。在经历了漫长的初创期和低潮期后，人工神经网络终于以其不容忽视的潜力与活力进入了发展高潮。60多年来，它的结构与功能逐步改善，运行机制渐趋成熟，应用领域日益扩大，在解决各行各业的难题中显示出巨大的潜力，取得了丰硕的成果。 正是由于人工神经网络是一门新兴的学科，它在理论、模型、算法、应用和时限等方面都还有很多空白点需要努力探索、研究、开拓和开发。因此，许多国家的政府和企业都投入了大量的资金，组织大量的科学和技术专家对人工神经网络的广泛问题立项研究。从人工神经网络的模拟程序和专用芯片的不断推出、论文的大量发表以及各种应用的报道可以看到，在这个领域里一个百花气放、百家争鸣的局面已经形成。 在进行神经网络的理论研究时，人们可以将自己的神经网络模型或算法在通用的串行或并行计算机上编程实现，但这只是研究的手段而绝非目的，在构造实际的神经网络应用系统时，必然要考虑到硬件实现问题，特定应用下的高性能专

伺服驱动器常见故障的原因及对策

伺服驱动器常见故障的原因及对策 伺服驱动器由于长时间的使用，难免会出现故障，最重要的是及时查找出原因，对应解决故障，及早恢复正常使用。小编在这整理伺服驱动器常见的故障原因及对策供大家参考。 1、伺服电机在有脉冲输出时不运转，如何处理 ①监视控制器的脉冲输出当前值以及脉冲输出灯是否闪烁，确认指令脉冲已经执行并已经正常输出脉冲; ②检查控制器到驱动器的控制电缆，动力电缆，编码器电缆是否配线错误，破损或者接触不良; ③检查带制动器的伺服电机其制动器是否已经打开; ④监视伺服驱动器的面板确认脉冲指令是否输入; ⑤ Run运行指令正常; ⑥控制模式务必选择位置控制模式; ⑦伺服驱动器设置的输入脉冲类型和指令脉冲的设置是否一致; ⑧确保正转侧驱动禁止，反转侧驱动禁止信号以及偏差计数器复位信号没有被输入，脱开负载并且空载运行正常，检查机械系统。 2、伺服电机高速旋转时出现电机偏差计数器溢出错误，如何处理 ①高速旋转时发生电机偏差计数器溢出错误; 对策： 检查电机动力电缆和编码器电缆的配线是否正确，电缆是否有破损。 ②输入较长指令脉冲时发生电机偏差计数器溢出错误; 对策： a.增益设置太大，重新手动调整增益或使用自动调整增益功能; b.延长加减速时间; c.负载过重，需要重新选定更大容量的电机或减轻负载，加装减速机等传动机构提高负荷能力。 ③运行过程中发生电机偏差计数器溢出错误。 对策： a.增大偏差计数器溢出水平设定值; b.减慢旋转速度; c.延长加减速时间; d.负载过重，需要重新选定更大容量的电机或减轻负载，加装减速机等传动机构提高负载能力。 3、伺服电机做位置控制定位不准，如何处理 ①首先确认控制器实际发出的脉冲当前值是否和预想的一致，如不一致则检查并修正程序; ②监视伺服驱动器接收到的脉冲指令个数是否和控制器发出的一致，如不一致则检查控制线电缆; ③检查伺服指令脉冲模式的设置是否和控制器设置得一致，如CW/CCW还是脉冲+方向; ④伺服增益设置太大，尝试重新用手动或自动方式调整伺服增益; ⑤伺服电机在进行往复运动时易产生累积误差，建议在工艺允许的条件下设置一个机械原点信号，在误差超出允许范围之前进行原点搜索操作; ⑥机械系统本身精度不高或传动机构有异常(如伺服电机和设备系统间的联轴器部发生偏移等)。 4、伺服电机做位置控制运行报超速故障，如何处理

液压伺服控制系统的优缺点

液压伺服控制系统的优缺点 参考资料：https://www.wendangku.net/doc/3b5625238.html,/s/blog_71facf0001010n63.html 液压伺服控制系统，是在液压传动和自动控制理论基础上建立起来的一种自动控制系统。近年来,随着自动控制的发展,无论是电气或液压伺服系统,在所有的工业部门中都开始得到应用,并普遍地为人们所熟知起来。由于其具有结构紧凑、尺寸小、重量轻、出力大,刚性好,响应快,精度高等特点，因而在工业上获得了广泛的应用。 一、液压伺服控制系统的优点 现对液压伺服控制系统在设计和应用中体现的优缺点进行一下归纳和总结。同机电伺服系统、气动伺服系统相比较，液压伺服系统具有以下的突出特点，以致成为采用液压系统而不采用其他控制系统的主要原因： 1、重量比大 在同样功率的控制系统中，液压系统体积小，重量轻。这是因为对机电元件，例如电动机来说，由于受到激磁性材料饱和作用的限制，单位重量的设备所能输出的功率比较小。液压系统可以通过提高系统的压力来提高输出功率，这时只受到机械强度

和密封技术的限制。在典型的情况下，发电机和电动机的功率比仅为16.8W/N，而液压泵和液压马达的功率——重量比为 168W/N，是机电元件的10倍。在航空、航天技术领域应用的液压马达是675W/N。直线运动的动力装置更加悬殊。 这个特点，在许多场合下，在采用液压伺服而不采用其他伺服系统的重要原因，也是直线运动系统控制系统中多用液压系统的重要原因。例如在航空、特别是导电、飞行器的控制中液压伺服系统得到了很广泛的应用。几乎所有的中远程导弹的控制系统都是采用液压控制系统。 2、力矩惯量比大 一般回转式液压马达的力矩惯量比是同容量电动机的10倍至20倍，一般液压马达为61x10Nm/Kgm2。力矩惯量比大，意味着液压系统能够产生大的加速度，也意味着时间常数小，响应速度快，具有优良的动态性能。因为液压马达或者电动机消耗的功率一部分来克服负载，另一部分消耗在加速液压马达或者电动机本身的转子。所以一个执行元件是否能够产生所希望的加速度，能否给负载以足够的实际功率，主要受到它的力矩惯量比的限制。 这个特点也是许多场合下采用液压系统，而不是采用其他控制系统的重要原因。例如火箭炮武器的防真系统中，要求平台

人工神经网络文献综述.

WIND 一、人工神经网络理论概述 (一人工神经网络基本原理 神经网络 (Artificialneuralnet work , ANN 是由大量的简单神经元组成的非线性系统,每个神经元的结构和功能都比较简单,而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。人工神经元以不同的方式,通过改变连接方式、神经元的数量和层数,组成不同的人工神经网络模型 (神经网络模型。 人工神经元模型的基本结构如图 1所示。图中X=(x 1, x 2, … x n T ∈ R n 表示神经元的输入信号 (也是其他神经元的输出信号 ; w ij 表示 神经元 i 和神经元 j 之间的连接强度,或称之为权值; θj 为神经元 j 的阀值 (即输入信号强度必须达到的最小值才能产生输出响应 ; y i 是神经元 i 的输出。其表达式为 y i =f( n j =i Σw ij x j +θi 式中, f (

·为传递函数 (或称激活函数 ,表示神经元的输入 -输出关系。 图 1 (二人工神经网络的发展 人工神经网络 (ArtificialNeuralNetwork 是一门崭新的信息处理科学,是用来模拟人脑结构和智能的一个前沿研究领域,因其具有独特的结构和处理信息的方法,使其在许多实际应用中取得了显著成效。人工神经网络系统理论的发展历史是不平衡的,自 1943年心理学家 McCulloch 与数学家 Pitts 提出神经元生物学模型 (简称MP-模型以来,至今已有 50多年的历史了。在这 50多年的历史中,它的发展大体上可分为以下几个阶段。 60年代末至 70年代,人工神经网络系统理论的发展处于一个低潮时期。造成这一情况的原因是人工神经网络系统理论的发展出现了本质上的困难,即电子线路交叉极限的困难。这在当时条件下,对神经元的数量 n 的大小受到极大的限制,因此它不可能去完成高度智能化的计算任务。 80年代中期人工神经网络得到了飞速的发展。这一时期,多种模型、算法与应用问题被提出,主要进展如:Boltzmann 机理论的研究, 细胞网络的提出,性能指标的分析等。 90年代以后,人工神经网络系统理论进入了稳健发展时期。现在人工神经网络系统理论的应用研究主要是在模式识别、经济管理、优化控制等方面:与数学、统计中的多个学科分支发生联系。 (三人工神经网络分类 人工神经网络模型发展到今天已有百余种模型,建造的方法也是多种多样,有出自热力学的、数学方法的、模糊以及混沌方法的。其中 BP 网络(BackPropagationNN 是当前应用最为广泛的一种人工神经网络。在人工神经网络的实际应用中, 80%~90%的人工神经网络模型是采用 BP 网络或它的变化形式,它也

(整理)伺服控制中的一些问题

直流伺服电机的速度和位置控制原理是什么？ 运动伺服一般都是三环控制系统，从内到外依次是电流环、速度环和位置环。1、首先电流环：电流环的输入是速度环PID调节后的输出，我们称为“电流环给定”，然后就是电流环的这个给定和“电流环的反馈”值进行比较，两者的差值在电流环内做PID调节，然后输出给电机，“电流环的输出”就是电机的每相的相电流。“电流环的反馈”不是编码器的反馈，而是在驱动器内部安装在每相的霍尔元件（磁场感应变为电流电压信号）反馈给电流环的。 2、速度环：速度环的输入就是位置环PID调节后的输出或者位置设定的前馈值，我们称为“速度设定”，这个“速度设定”和“速度环反馈”值进行比较，两者的差值在速度环做PID调节（主要是比例增益和积分处理）后的输出就是上面讲到的“电流环的给定”。速度环的反馈来自于编码器的反馈值再经过“速度运算器”得到的。 3、位置环：位置环的输入就是外部的脉冲（通常情况下，直接写数据到驱动器地址的伺服例外），外部的脉冲经过平滑滤波处理和电子齿轮计算后作为“位置环的设定”，设定和来自编码器反馈的脉冲信号经过偏差计数器计算，算出的数值再经过位置环的PID调节（比例增益调节，无积分微分环节）后输出，该输出和位置给定的前馈信号的合值就构成了上面讲的速度环的给定。位置环的反馈也来自于编码器。 编码器安装于伺服电机尾部，它和电流环没有任何联系，它采样来自于电机的转动而不是电机电流，和电流环的输入、输出、反馈都没有任何联系。而电流环是在驱动器内部形成的，即使没有电机，只要在每相上安装模拟负载（例如电灯泡）电流环就能形成反馈工作。 PID各自对差值调节对系统的影响： 1、单独的P（比例）就是将差值进行成比例的运算，它的显著特点就是有差调节。有差的含义就是调节过程结束后，被调量不可能与设定值准确相等，它们之间一定有残差，残差的具体值可以通过比例关系计算出。增加比例将会有效的减小残差并增加系统响应，但容易导致系统激烈震荡甚至不稳定。 永磁同步电机伺服系统离不开对转子位置（或磁场）的检测和初始定位。只有检测到初始转子实际空间位置后，控制系统才能正常工作。如果不能精确计算出初始转子的位置，电机的起动转矩减弱，出现很大震动，且电机有暂时反向旋转的可能。准确可靠的转子初始位置检测装置（比如旋转编码器）是永磁同步电机伺服系统正常启动的必要条件。 系统第一次上电时，若检测到起动命令，首先检测U、V、W的电平状态，判断转子位于哪一区间，查表可获得转子磁极的位置，根据U，V，W 相的电平高低的组合就可知道转子的区间范围。 0-60° 60°-120° 120°-180° 180°-240° 240°-320° 320°-360° U 1 1 1 0 0 0 V 0 0 1 1 1 0 W 1 0 0 0 1 1 可以利用定时器/计数器配合光电编码器的输出脉冲信号来测量电机的转速。具体的测速方法有M法、T法和M/T法3种。 M/T法的计数值M1和M2,都随着转速的变化而变化，高速时，相当于M法测速，低速时，M2=1，自动进入T法测速。因此M/T法的适用范围大于前两种，是目前应用广泛的一种测速方法。工作中，在固定的T时间内对光电编码器的脉冲计数，在第一个光电编码器上升沿定时器开始定时，同时开始记录光电编码器和时

液压伺服控制

1液压传动系统与液压控制系统的异同： 同：液压控制技术是在液压传动技术的基础上发展起来的（介质相同、元件大部分相同、遵循的物理规律相同、融合了控制理论） 异：①目的不同（传递动力；对运动量进行精确的控制） ②组成不同（5个组成部分、开环；7个组成部分、闭环） ③设计理念不同（以静态参数设计为主；静动态结合，动为主） ④特点不同（有的缺点被放大（对污染的敏感度），有点缺点被消除（传动比）） 2液压控制系统的工作原理 3液压控制系统的组成及作用： ①输入元件：（指令元件）给出输入信号(指令信号)加于系统的输入端。②反馈测量元件：测量系统的输出并转换为反馈信号。 ③比较元件：将反馈信号与输入信号进行比较，给出偏差信号。④放大转换元件（中枢元件）：将偏差信号故大、转换成液压信号(流量或压力)。⑤执行元件：产生调节动作加于控制对象上，实现调节任务。⑥控制对象：被控制的机器设备或物体，即负载。 ⑦液压能源装置：定压源 4液压控制系统的特点 具有负反馈的闭环控制系统 优：(1)液压元件的功率—重量比和力矩-惯量比大 可以组成结构紧凑、体积小、重量轻、加速性好的控制系统。(2)液压动力元件快速性好，系统响应快。(3)液压控制系统抗负载的刚度大，即输出位移受负载变化的影响小，定位准确，控制精度高。 缺：(1) 液压元件，特别是精密的液压控制元件(如电液伺服阀)抗污染能力差，对工作油液的清洁度要求高。(2) 油温变化时对系统的性能有很大的影响。(3) 当液压元件的密封设计、制造相使用维护不当时．容易引起外漏，造成环境污染。(4) 液压元件制造精度要求高，成本高。(5) 液压能源的获得和远距离传输都不如电气系统方便。 22 控制系统的分类： ⑴按系统输入信号的变化规律：定值，程序，伺服（随动），比例； ⑵按被控物理量的名称：位置，速度，力； ⑶按液压动力元件的控制方式或液压控制元件的形式：节流式（阀控），容积式（变量泵控或变量马达控），阀控系统根据液压能源型式的不同可分为恒压控制系统和恒流控制系统； ⑷按信号传递的介质的形式：机械，电液，气动。 5液压放大元件的功能（液压放大元件考了定义） 也称液压放大器，是一种以机械运动控制流体动力的元件。将输入的机械信号（位移或转角）转换为液压信号（流量，压力）输出，并进行功率放大 6液压放大元件分为：滑阀，喷嘴挡板阀和射流管阀等 7滑阀 ⑴结构分类及其特点 通道数（4、3、2）工作边数（4、2、1）凸肩数（2、3、4）预开口型式（+、0、-） ⑵滑阀的P-Q 特性方程 ⑶滑阀的静态特性曲线 流量特性曲线 压力特性曲线 压力-流量特性曲线 ⑷滑阀的三个阀系数 ①流量增益：定义为 ，是流量特性曲线在某一点的切线斜率，表示负载压降一定时，阀单位输入位移所引起的负载流量变化的大小，其值越大，阀对负载流量的控制就越灵敏。直接影响系统的开环增益，对系统的稳定性，响应特性，稳态误差有直接影响。 ②流量-压力系数：定义为 ，是压力-流量曲线的切线斜率冠以负号，流量-压力系数表示阀开度一定时，负载压降所引起的负载流量变化。K 值小，阀抵抗负载变化的能力大，即阀的刚度大。直接影响阀空执行元件的阻尼比和速度刚度。 ③压力增益：定义为 ，是压力特性曲线的切线斜率，通常压力增益是指q =0时阀单位输入位移所引起的负载压力变化的大小。此值大，阀对负载压力的控制灵敏度高。表示阀控执行元件组合启动大惯量或大摩擦力负载的能力。 8三种液压放大元件的性能特点及适用场合比较 圆柱滑阀 双喷嘴挡板阀 射流管阀 ①工作原理：前两者流量特性，后者能量转换和守恒定理； ②输入量：阀芯位移，挡板位移，射流管摆角； ③输出量：负载流量和压力，皆为负载压力 ④运动惯量：滑阀>射流管阀>双； ⑤响应速度：双>射流管阀>滑阀； ⑥功放系数：滑阀>射流管阀>双； ⑦抗污染能力：射流管阀>双>滑阀； ⑧适用场合： 9液压动力元件的基本概念及其分类 液压动力元件(或称液压动力机构)是由液压放大元件(液压比控制元件)、液压执行元件以及负载组成。四种基本型式的液压动力元件：阀控液压缸、阀控液压马达、泵控液压缸、泵控液压马达。 10阀控液压缸 ⑴模型组成：比例环节，积分换节，二阶振荡环节 ⑵阀控缸动力机构主要性能参数为阀控液压缸的增益Kq/Ap 、液压固有频率 、液压阻尼比 ①动力机构的增益速度放大系数Kq/Ap ：直接影响系统的稳定性、响应速度和精度。提高增益可以提高系统的响应速度和精度，但使系统的稳定性变坏。 ②液压固有频率 表示液压动力元件的响应速度。 ③液压阻尼比表示系统的相对稳定性。 ⑶提高“阀控缸”动力机构的液压固有频率 ①提高油液的体积弹性模量 ；（可通过提高供油压力来实现）②增大液压缸活塞面积③减小总压缩容积 ，主要是减小液压缸的无效容积和连接管道的容积 ④减小折算到活塞上的总质量 ⑷提高阻尼比（因素：总流量-压力系数K ，负载的粘性阻尼洗漱B ）①设置旁通泄漏通道②采用正开口阀，正开口阀的K 值大，可以增加阻尼③增加负载的粘性阻尼 11阀控马达动力机构数学模型（化解为最简单） 12泵控马达动力机构数学模型（化解为最简单） 13三种动力机构的性能特点比较 控制元件相同，执行元件不同（阀控缸与阀控马达）时的比较：两者的动态特性完全相同（只需做变量替换，数学模型即完全一致） 控制元件不同，执行元件相同（阀控马达与泵控马达）时的比较：两者的动态特性类似（数学模型结构一致，但参数特征不同） 阀控响应速度高于泵控（80%-90%），但能量损失大（至少三分之一），效率低；泵控工作效率高，最大效益可达90%，适应于大功率，对响应速度要求不高的系统。 14电液伺服阀的组成及个部分功能 ⑴力矩马达（或力马达）即电机转换元件—把输入的电气控制信号转换为力矩或力控制液压放大器运动； ⑵液压放大器（先导级和功率级）即机液转换元件—控制液压能源流向液压执行机构的流量或压力； ⑶反馈机构（平衡机构）--将输出级（功率级）的阀芯位移，或输出流量，或输出压力以位移，力或电信号的形式反馈到第一级或第二级的输入端，也有反馈到力矩马达衔铁组件力矩马达输入端的。 15采用反馈机构是为了使伺服阀的输出流量或输出压力获得与输入电气控制信号成比例的特性。由于反馈机构的存在，使伺服阀本身成为一个闭环控制系统，提高了伺服阀的控制性能。 16按反馈形式可分为： 滑阀位置反馈 负载流量反馈 负载压力反馈 17典型电液伺服阀的结构及工作原理 ⑴力矩马达 ⑵力反馈两级电液伺服阀（闭环）考了工作原理 （不能直接控制负载信号，因为反馈信号不是力，是滑阀的位移） 第一级液压放大器为双喷嘴挡板阀，由永磁动铁式力矩马达控制，第二级液压放大器为四通滑阀，阀芯位移通过反馈杆与衔铁挡板组件相连，构成滑阀位移力反馈回路。 ⑶直接反馈两级电液伺服阀（闭环）前置级是带两个固定节流孔的四通阀（双边滑阀），功率级是零开口四边滑阀，功率级阀芯也是前置级的阀套，构成直接位置反馈 ⑷弹簧对中型两极（开环）第一级是双喷嘴，第二级是滑阀，阀芯两端各有一根对中弹簧，当有控制电流输入时，对中弹簧力与喷嘴挡板阀输出的也压力相平衡，使阀芯取得一个相应的位移，输出相应流量 18电液伺服阀的性能参数（电液伺服阀考了定义）

神经网络【文献综述】

毕业论文文献综述 应用物理 神经网络 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络的基本结构模仿人脑，具有并行处理特征，可以大大提高工作速度。 人脑存贮信息的特点为利用突触效能的变化来调整存贮内容，也即信息存贮在神经元之间连接强度的分布上，存贮区与计算机区合为一体。虽然人脑每日有大量神经细胞死亡（平均每小时约一千个），但不影响大脑的正常思维活动。而普通计算机是具有相互独立的存贮器和运算器，知识存贮与数据运算互不相关，只有通过人编出的程序使之沟通，这种沟通不能超越程序编制者的预想。元器件的局部损坏及程序中的微小错误都可能引起严重的失常。人类大脑有很强的自适应与自组织特性，后天的学习与训练可以开发许多各具特色的活动功能。如盲人的听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于运用手势；训练有素的运动员可以表现出非凡的运动技巧等等。普通计算机的功能取决于程序中给出的知识和能力。显然，对于智能活动要通过总结编制程序将十分困难。人工神经网络也具有初步的自适应与自组织能力。在学习或训练过程中改变突触权重值，以适应周围环境的要求。同一网络因学习方式及内容不同可具有不同的功能。人工神经网

ASD伺服常见问题处理方式

ASD伺服常见问题处理方式 1, 伺服驱动器输出到电机的UVW 三相是否可以互换？ 不可以，伺服驱动器到电机UVW 的接法是唯一的。普通异步电机输入电源UVW 两相互换时电机会反转，事实上伺服电机UVW 任意两相互换电机也会反转，但是伺服电机是有反馈 装置的，这样就出现正反馈会导致电机飞车。伺服驱动器会检测并防止飞车，因此在UVW 接错线后我们看到的现象是电机以很快的速度转过一个角度然后报警过负载ALE06 。 2, 伺服电机为何要Servo on 之后才可以动作？ 伺服驱动器并不是在通电后就会输出电流到电机，因此电机是处于放松的状态（手可以转动电机轴）。伺服驱动器接收到Servo on 信号后会输出电流到电机，让电机处于一种电气保持 的状态，此时才可以接收指令去动作，没有收到指令时是不会动作的即使有外力介入（手转不动电机轴），这样伺服电机才能实现精确定位。 3, 伺服驱动器报警ALE01 如何处理？ 检查UVW 线是否有短路。如果把UVW 线与驱动器断开再通电仍然出现ALE01 则是驱动器硬件故障。 4,ALE02 过电压/ALE03 低电压报警发生时如何处理？

首先使用万用表测量输入电压是否在允许范围内；再次是通过驱动器或伺服软件示波器监视 “主回路电压，”这是直流母线电压，电压伏数应该是输入交流电压的 1.414 倍，正常来讲应该不会有太大的偏差。如果偏差很大需返厂重新校准。ALE02/ALE03 报警是以“主回路电压”来判断的。 5,在高速运行时机台在中途有很明显的一钝，观察发现是中途有ALE03 报警产生，但是一 闪就消失了，如何解决这个问题？ 在高速运行时会消耗很大能量，母线电压会下降，如果输入电压偏低此时就会出现ALE03 报警。报警发生时伺服马上停止，母线电压恢复正常，报警自动消失，伺服会继续运行， 因此看起来就是明显的一钝。这种情况多发生在使用单相电源供电时，建议主回路使用三相 电源供电。参数P2-65 bit12 置ON 可使ALE03 报警发生时，母线电压恢复后报警不会自 动消失。 6,伺服驱动器报警ALE04 如何处理？ AB 系列伺服驱动器配ECMA 马达时功率不匹配上电会报警ALE04 ，除这种情况外刚一上 电就报警ALE04 就是电机编码器故障。如果在使用过程中出现ALE04 报警是因为编码器信 号被干扰，请查看编码器线是否是屏蔽双绞、驱动器与电机间地线是否连接，或者在编码器线上套磁环。通过ALE04.EXE 软件可以监测每次Z 脉冲位置AB 脉冲计数是否变化，有变 化则会报警 7,伺服驱动器报警ALE06 如何处理？ 出现ALE06 报警的原因有：UVW 线连接相序错误、负载过大、增益设置过高、电机编码 器异常。通过参数P0-02 设置为11 可在驱动器面板上监视伺服电机平均负载率，如果平均 负载率持续在100% 以上则会出现过负载报警，技术手册上可查到不同电机的过负载特性。

人工神经网络研究综述

人工神经网络研究综述 一、引言 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络[1]。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络，神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息，具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果，网络具有并行运算能力，实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点，便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域[2]。 二、人工神经网络概述 (一)定义： 关于它的定义有很多种，而Hecht-Nielsen给出的神经网络定义最具有代表意义：神经网络是一种并行的分布式信息处理结构，它通过称为连接的单向信号通路将一些处理单元互连而成。每一个处理单元都有一个单输出到所期望的连接。每一个处理单元传送相同的信号即处理单元输出信号。处理单元的输出信号可以是任一种所要求的数学类型。在每一个处理单元中执行的信息处理在它必须完全是局部的限制下可以被任意定义，即它必须只依赖于处理单元所接受的输入激励信号的当前值和处理单元本身所存储记忆的值[3-5]。 (二)基本原理： 1、人工神经元模型 神经元是人工神经网络的基本处理单元，是生物神经元的抽象、简化和模拟。抽象是从数学角度而言，模拟是以神经元的结构和功能而言。 2、神经网络结构 神经网络结构和工作机理基本上是以人脑的组织结构和活动规律为背景的，它反映了脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真正实现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。 (三)人工神经网络的基本属性 1、非线性：人脑的思维是非线性的，故人工神经网络模拟人的思维也应是非线性的。 2、非局域性：非局域性是人的神经系统的一个特性，人的整体行为是非局域性的最明显体现。神经网络以大量的神经元连接模拟人脑的非局域性，它的分布存储是非局域性的一种表现。 3、非定常性：神经网络是模拟人脑思维运动的动力学系统，它应按不同时刻的外界刺激对自己的功能进行修改，故而它是一个时变的系统。 4、非凸性：神经网络的非凸性即是指它有多个极值，也即系统具有不只一个的较稳定的平衡状态，这种属性会使系统的演化多样化。 三、人工神经网络模型模型 (一)人工神经网络模型的分类 1、按照网络的结构区分，则有前向网络和反馈网络。 2、按照学习方式区分，则有教师学习和无教师学习网络。

伺服驱动器常见故障解析

1、伺服电机高速旋转时出现电机偏差计数器溢出错误，如何处理? ①高速旋转时发生电机偏差计数器溢出错误; 对策： 检查电机动力电缆和编码器电缆的配线是否正确，电缆是否有破损。 ②输入较长指令脉冲时发生电机偏差计数器溢出错误; 对策： a.增益设置太大，重新手动调整增益或使用自动调整增益功能; b.延长加减速时间; c.负载过重，需要重新选定更大容量的电机或减轻负载，加装减速机等传动机构提高负荷能力。 ③运行过程中发生电机偏差计数器溢出错误。 对策： a.增大偏差计数器溢出水平设定值; b.减慢旋转速度; c.延长加减速时间; d.负载过重，需要重新选定更大容量的电机或减轻负载，加装减速机等传动机构提高负载能力。 2、伺服电机在有脉冲输出时不运转，如何处理?

①监视控制器的脉冲输出当前值以及脉冲输出灯是否闪烁，确认指令脉冲已经执行并已经正常输出脉冲; ②检查控制器到驱动器的控制电缆，动力电缆，编码器电缆是否配线错误，破损或者接触不良; ③检查带制动器的伺服电机其制动器是否已经打开; ④监视伺服驱动器的面板确认脉冲指令是否输入; ⑤Run运行指令正常; ⑥控制模式务必选择位置控制模式; ⑦伺服驱动器设置的输入脉冲类型和指令脉冲的设置是否一致; ⑧确保正转侧驱动禁止，反转侧驱动禁止信号以及偏差计数器复位信号没有被输入，脱开负载并且空载运行正常，检查机械系统。 3、伺服电机没有带负载报过载，如何处理? ①如果是伺服Run(运行)信号一接入并且没有发脉冲的情况下发生： a.检查伺服电机动力电缆配线，检查是否有接触不良或电缆破损; b.如果是带制动器的伺服电机则务必将制动器打开; c.速度回路增益是否设置过大; d.速度回路的积分时间常数是否设置过小。 ②如果伺服只是在运行过程中发生： a.位置回路增益是否设置过大;

液压伺服控制课后题答案大全(王春行版).

第二章 液压放大元件 习题 1. 有一零开口全周通油的四边滑阀，其直径m d 3 108-?=，径向间隙m r c 6105-?=，供油压力Pa p s 51070?=，采用10号航空液压油在40C ?工作，流量系数62.0=d C ，求阀的零位系数。s pa ??=-2104.1μ3/870m kg =ρ 解：对于全开口的阀，d W π= 由零开口四边滑阀零位系数 s m p w C K s d q /4.1870/107010814.362.02530=????=?=-ρ ()s p m r K a c c ??=???????=?=----/104.410 4.13210814.310514.3323 122 3620μπ m p K K r p C K a c q c s d p /1018.332110 02 0?== ?= πρ μ 2. 已知一正开口量m U 3 1005.0-?=的四边滑阀，在供油压力Pa p s 51070?=下测得零位泄漏流量min /5L q c =，求阀的三个零位系数。 解：正开口四边滑阀零位系数ρ s d q p w c k 20= s s d co p p wu c k ρ = ρ s d c p wu c q 2= s m q K c q /67.11005.060/1052 3 30 =??==--ν s a s c c p m p q K ?--?=???==/1095.51070260/10523125 30 m p K K K a c q p /1081.2110 00?==

3. 一零开口全周通油的四边滑阀，其直径m d 3 108-?=，供油压力Pa p s 510210?=，最大开口量m x m 30105.0-?=，求最大空载稳态液动力。 解：全开口的阀d W π= 最大空载液动力： 4.11310 5.010********.343.043.035300=???????=??=--?m s s x p W F 4. 有一阀控系统，阀为零开口四边滑阀，供油压力Pa p s 510210?=，系统稳定性要求阀的流量增益s m K q /072.22 0=，试设计计算滑阀的直径d 的最大开口量m x 0。计算时取流量系数62.0=d C ，油液密度3 /870m kg =ρ。 解：零开口四边滑阀的流量增益： 870 /1021014.362.0072.25 0????=??=d p W C K s d q ρ 故m d 3 1085.6-?= 全周开口滑阀不产生流量饱和条件 67max >v X W mm X om 32.0=

神经网络应用综述

人工神经网络应用综述 一、引言 人工神经网络是模仿生理神经网络的结构和功能而设计的一种信息处理系统。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络[1]。大量的人工神经元以一定的规则连接成神经网络，神经元之间的连接及各连接权值的分布用来表示特定的信息。神经网络分布式存储信息，具有很高的容错性。每个神经元都可以独立的运算和处理接收到的信息并输出结果，网络具有并行运算能力，实时性非常强。神经网络对信息的处理具有自组织、自学习的特点，便于联想、综合和推广。神经网络以其优越的性能应用在人工智能、计算机科学、模式识别、控制工程、信号处理、联想记忆等极其广泛的领域[2]。 二、人工神经网络概述 (一)定义： 关于它的定义有很多种，而Hecht-Nielsen 给出的神经网络定义最具有代表意义：神经网络是一种并行的分布式信息处理结构，它通过称为连接的单向信号通路将一些处理单元互连而成。每一个处理单元都有一个单输出到所期望的连接。每一个处理单元传送相同的信号即处理单元输出信号。处理单元的输出信号可以是任一种所要求的数学类型。在每一个处理单元中执行的信息处理在它必须完全是局部的限制下可以被任意定义，即它必须只依赖于处理单元所接受的输入激励信号的当前值和处理单元本身所存储记忆的值[3-5]。 (二)基本原理： 1、人工神经元模型 神经元是人工神经网络的基本处理单元，是生物神经元的抽象、简化和模拟。抽象是从数学角度而言，模拟是以神经元的结构和功能而言。 2、神经网络结构 神经网络结构和工作机理基本上是以人脑的组织结构和活动规律为背景的，它反映了脑的某些基本特征，但并不是要对人脑部分的真正实现，可以说它是某种抽象、简化或模仿。如果将大量功能简单的形式神经元通过一定的拓扑结构组织起来，构成群体并行分布式处理的计算结构，那么这种结构就是人工神经网络，在不引起混淆的情况下，统称为神经网络。

松下伺服电机常见问题及处理办法

. 松下伺服电机常见问题及处理办法 一、基本接线 主电源输入采用～220V，从L1、L3接入（实际使用应参照操作手册）； 控制电源输入r、t也可直接接～220V； 电机接线见操作手册第22、23页，编码器接线见操作手册第24～26页，切勿接错。 二、试机步骤 1.JOG试机功能 仅按基本接线就可试机； 在数码显示为初始状态‘r 0'下，按‘SET'键，然后连续按‘MODE'键直至数码显示为‘AF－AcL'，然后按上、下键至‘AF-JoG'; 按‘SET'键，显示‘JoG -':按住‘^'键直至显示‘rEAdy'; 按住‘<'键直至显示‘SrV-on'; 按住‘^'键电机反时针旋转，按‘V'电机顺时针旋转，其转速可由参数Pr57设定。 按‘SET'键结束。 2.内部速度控制方式 COM＋（7脚）接＋12～24VDC,COM-（41脚）接该直流电源地；SRV－ ON（29脚）接COM-; 参数No.53、No.05设置为1： （注此类参数修改后应写入EEPROM,并重新上电）调节参数No.53,即可使电机转动。参数值即为转速，正值反时针旋转，负值顺时针旋转。 3.位置控制方式 COM＋（7脚）接＋12～24VDC,COM-（41脚）接该直流电源地；SRV－ ON（29脚）接COM-; PLUS1（3脚）、SIGN1（5脚）接脉冲源的电源正极（＋5V）； PLUS2（4脚）接脉冲信号，SIGN（6脚）接方向信号； 参数No.02设置为0，No42设置为3，No43设置为1； PLUS（4脚）送入脉冲信号，即可使电机转动；改变SIGN2即可改变电机转

向。 另外，调整参数No.46、No.4B,可改变电机每转所需的脉冲数（即电子齿轮）。常见问题解决方法: '. . 1.松下数字式交流伺服系统MHMA 2KW，试机时一上电，电机就振动并有很大的噪声，然后驱动器出现16号报警，该怎么解决？ 这种现象一般是由于驱动器的增益设置过高，产生了自激震荡。请调整参数No.10、No.11、No.12，适当降低系统增益。（请参考《使用说明书》中关于增 益调整的内容） 2.松下交流伺服驱动器上电就出现22号报警，为什么？ 22号报警是编码器故障报警，产生的原因一般有： 编码器接线有问题：断线、短路、接错等等，请仔细查对； 电机上的编码器有问题：错位、损坏等，请送修。 3.松下伺服电机在很低的速度运行时，时快时慢，象爬行一样，怎么办？ 伺服电机出现低速爬行现象一般是由于系统增益太低引起的，请调整参数No.10、No.11、No.12，适当调整系统增益，或运行驱动器自动增益调整功能。（请参考《使用说明书》中关于增益调整的内容） 4.松下交流伺服系统在位置控制方式下，控制系统输出的是脉冲和方向信号，但不管是正转指令还是反转指令，电机只朝一个方向转，为什么？ 松下交流伺服系统在位置控制方式下，可以接收三种控制信号：脉冲/方向、正/反脉冲、A/B正交脉冲。驱动器的出厂设置为A/B正交脉冲（No42为0），请将No42改为3（脉冲/方向信号）。 5.松下交流伺服系统的使用中，能否用伺服-ON作为控制电机脱机的信号，以便直接转动电机轴？ 尽管在SRV-ON信号断开时电机能够脱机（处于自由状态），但不要用它来启动