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    伺服系统驱动技术的发展趋势

    [ 发布日期:2020-04-25 ] 来源: 【打印此文】 【关闭窗口】

           伺服驱动系统应用最广泛是在数控机床,它是数控机床的重要组成部分,其技术的发展程度直接关系到数控机床的发展。同时,在工业机器人及其他产业控制技术的应用也是越发紧密。


           根据运动控制的分类,可以把伺服系统大致分为三个层次:第一层:上位机-运动控制,包括PLC;底层是伺服驱动器,以及真正的执行机构伺服电机。典型的伺服系统驱动控制结构是上位控制器和伺服驱动器基于脉冲指令和总线通讯的方式。


           近年来,出现了新型模式,即上位机运动控制保持不变,把伺服驱动器和伺服电机做一体化集成,称之为ALL in ONE,这样电机与伺服系统驱动的线缆就得到了极大的节约;与之对应的是,伺服电机保持不变,运动控制和伺服驱动做一体化的集成。


    伺服驱动系统


           这两种机构的区别之处在于,传统模式由于空间相对分散,上层中央控制器和底层执行机构相对物理空间比较远,而采用ALL in ONE方式可以控制几十台上百台设备,使用非常方便;另外,驱控一体化技术主要应用在对物理空间要求较高的场合,如工业机器人或其他种类机器人等,采用驱控一体方式非常有优势。


           驱控一体化是把控制器和伺服系统驱动集成在一起,其优势包括:体积小、重量轻、部署灵活、低成本,高可靠性,高性能处理能够完成复杂的机器人算法,通过共享内存传输更多控制、状态信息,通信速度高达100M/s;但它的不足之处在于高集成度开发难度较大,以及高集成度系统扩展性欠缺,例如机床八轴以内成本的优势比较明显,但扩展到几十轴时优势则并不显著,因此适合用于物理空间集成度相对较高的场合。


           伺服驱动系统的网络化、智能化、模块化


           随着计算机网络技术的发展,在机器故障诊断方面,使得人们可以通过网络及时了解伺服系统的参数及时运行情况,并可根据嵌入的预测性维护技术,及时了解如电流、负载的变化情况,外壳或铁芯温度变化情况,实现了实时预警。


           为应对更为复杂的控制任务,模糊逻辑控制,神经网络和专家控制已运用到伺服驱动系统中,是当前比较典型的智能控制方法。就模糊控制器而言,目前市场上已有较为成熟的专用芯片,其实时性好,控制精度高,在伺服系统中已得到比较普遍的应用。


           现代伺服驱动系统的网络化、智能化及其它功能模块均得到了长足发展,根据设计使用者的不同要求及不同模块的功能及参数实现伺服驱动系统的模块化设计,更为设计者提供了理想的设计体验。

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