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伺服系統驅動技術的發展趨勢

[ 發布日期:2020-04-25 ] 來源: 【打印此文】 【關閉窗口】

       伺服驅動系統應用最廣泛是在數控機床,它是數控機床的重要組成部分,其技術的發展程度直接關系到數控機床的發展。同時,在工業機器人及其他產業控制技術的應用也是越發緊密。


       根據運動控制的分類,可以把伺服系統大致分為三個層次:第一層:上位機-運動控制,包括PLC;底層是伺服驅動器,以及真正的執行機構伺服電機。典型的伺服系統驅動控制結構是上位控制器和伺服驅動器基于脈沖指令和總線通訊的方式。


       近年來,出現了新型模式,即上位機運動控制保持不變,把伺服驅動器和伺服電機做一體化集成,稱之為ALL in ONE,這樣電機與伺服系統驅動的線纜就得到了極大的節約;與之對應的是,伺服電機保持不變,運動控制和伺服驅動做一體化的集成。


伺服驅動系統


       這兩種機構的區別之處在于,傳統模式由于空間相對分散,上層中央控制器和底層執行機構相對物理空間比較遠,而采用ALL in ONE方式可以控制幾十臺上百臺設備,使用非常方便;另外,驅控一體化技術主要應用在對物理空間要求較高的場合,如工業機器人或其他種類機器人等,采用驅控一體方式非常有優勢。


       驅控一體化是把控制器和伺服系統驅動集成在一起,其優勢包括:體積小、重量輕、部署靈活、低成本,高可靠性,高性能處理能夠完成復雜的機器人算法,通過共享內存傳輸更多控制、狀態信息,通信速度高達100M/s;但它的不足之處在于高集成度開發難度較大,以及高集成度系統擴展性欠缺,例如機床八軸以內成本的優勢比較明顯,但擴展到幾十軸時優勢則并不顯著,因此適合用于物理空間集成度相對較高的場合。


       伺服驅動系統的網絡化、智能化、模塊化


       隨著計算機網絡技術的發展,在機器故障診斷方面,使得人們可以通過網絡及時了解伺服系統的參數及時運行情況,并可根據嵌入的預測性維護技術,及時了解如電流、負載的變化情況,外殼或鐵芯溫度變化情況,實現了實時預警。


       為應對更為復雜的控制任務,模糊邏輯控制,神經網絡和專家控制已運用到伺服驅動系統中,是當前比較典型的智能控制方法。就模糊控制器而言,目前市場上已有較為成熟的專用芯片,其實時性好,控制精度高,在伺服系統中已得到比較普遍的應用。


       現代伺服驅動系統的網絡化、智能化及其它功能模塊均得到了長足發展,根據設計使用者的不同要求及不同模塊的功能及參數實現伺服驅動系統的模塊化設計,更為設計者提供了理想的設計體驗。

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