CN105511439B - 用于控制伺服电动机的物理信息系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于控制伺服电动机的物理信息系统及其控制方法，该物理信息系统包括以太网、服务器、主控计算机以及多个分别用于控制一伺服电动机的伺服电动机控制器，伺服电动机控制器、服务器和主控计算机通过以太网相互连接；主控计算机用于根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。本发明可以对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线检测，以及自动地对伺服电动机控制器的控制参数进行控制调整，调整效率高，耗时短，使用简便且安全可靠，可广泛应用于工业生产自动化领域中。

Description

用于控制伺服电动机的物理信息系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及工业生产自动化领域，特别是涉及一种用于控制伺服电动机的物理信息系统及其控制方法。

背景技术

伺服电动机控制器作为一种对电动机的控制设备已得到广泛使用，具有明显的节能与出色的位置速度控制功能，例如中小型驱动器可以应用于生产线传动和注塑机的电动机驱动，甚至新能源汽车的动力驱动系统。但是在使用的过程中，驱动器或者控制器对不同的电动机具有不同的控制参数设置，对不同的负载又具有不同的控制参数设置。这在实际生产中引起很多复杂的问题，参数调节不好可能直接引起电机损坏，甚至彻底损坏整个电机驱动控制系统。

总的来说，技术中伺服电动机控制器对伺服电动机的控制调节与检测诊断主要存在以下问题：一、每个电动机都要由经验丰富的人员通过控制器进行调节参数，不同的用户会遇到各种各样的调节难题，不仅难以调节，而且浪费了很多宝贵的生产时间；二、目前很多电动机控制器不支持自主检测与故障诊断功能，而比较高级的驱动器虽然存在检测与故障诊断功能，但是检测和诊断范围比较小，而且大多数是故障已发生时才会提醒，极大地影响生产效率；三、在工业生产中，电动机驱动器很少连接工业互联网，不能利用更多资源提高生产效率和控制性能。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明的目的是提供用于控制伺服电动机的物理信息系统，本发明的另一目的是提供用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

用于控制伺服电动机的物理信息系统，包括以太网、服务器、主控计算机以及多个分别用于控制一伺服电动机的伺服电动机控制器，所述伺服电动机控制器、服务器和主控计算机通过以太网相互连接；

所述伺服电动机控制器用于对伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器，所述服务器用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数，所述主控计算机用于根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。

进一步，所述电机参数包括伺服电动机的型号、运行时长、工作总时长、故障报警情况、工作电流、工作电压和负载参数，所述控制器参数包括控制器的比例增益、微分增益和积分增益。

进一步，所述服务器包括第一通信模块、第一控制模块和用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数的存储模块，所述第一控制模块分别与存储模块和第一通信模块连接，所述第一通信模块通过以太网分别与主控计算机和多个伺服电动机控制器连接。

进一步，所述主控计算机包括第二通信模块、第二控制模块、自动控制算法模块以及人工智能算法模块，所述第一控制模块分别与第二通信模块、自动控制算法模块和人工智能算法模块连接，所述第二通信模块通过以太网分别与服务器和多个伺服电动机控制器连接；所述自动控制算法模块用于根据电机参数和控制器参数进行实时推理并获得对伺服电动机控制器的实时控制参数，所述人工智能算法模块用于根据电机参数对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警。

进一步，所述第二控制模块用于：

对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取所述同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中。

进一步，所述自动控制算法模块具体用于：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次响应控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；

所述预设推理规则为：根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益、微分增益或积分增益进行调节；

所述人工智能算法模块具体用于：

根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

本发明解决其技术问题所采用的另一技术方案是：

所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，包括以下步骤：

分别采用多个伺服电动机控制器实时对相应的伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器进行存储；

主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。

进一步，所述主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警的步骤，包括：

主控计算机根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

主控计算机根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

进一步，所述主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制的步骤，包括以下两个步骤中的至少一个：

步骤1，主控计算机对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取所述同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中；

步骤2，针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值后，根据获得的误差值进行实时推理并对应调节伺服电动机控制器的控制参数。

进一步，所述步骤2，其具体为：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；

所述预设推理规则是根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益、微分增益或积分增益进行调节。

本发明的有益效果是：本发明的一种用于控制伺服电动机的物理信息系统，包括以太网、服务器、主控计算机以及多个分别用于控制一伺服电动机的伺服电动机控制器，伺服电动机控制器、服务器和主控计算机通过以太网相互连接；伺服电动机控制器用于对伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器，服务器用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数，主控计算机用于根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。本物理信息系统可以将伺服电动机在不同工业应用中的伺服电动机控制器的控制器参数和电机参数在服务器中进行共享，实现了跨地区的联网和数据共享等功能，使用者可以直接下载这些参数进行控制器调节，而且本物理信息系统还可以对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线检测，以及自动地对伺服电动机控制器的控制参数进行控制调整，调整效率高，耗时短，使用简便且安全可靠。

本发明的另一有益效果是：本发明的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，包括以下步骤：分别采用多个伺服电动机控制器实时对相应的伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器进行存储；主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。本方法可以对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线检测，以及自动地对伺服电动机控制器的控制参数进行控制调整，调整效率高，耗时短，使用简便且安全可靠。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明的一种用于控制伺服电动机的物理信息系统的结构图。

具体实施方式

参照图1，本发明提供了一种用于控制伺服电动机的物理信息系统，包括以太网、服务器、主控计算机以及多个分别用于控制一伺服电动机的伺服电动机控制器，所述伺服电动机控制器、服务器和主控计算机通过以太网相互连接；

所述伺服电动机控制器用于对伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器，所述服务器用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数，所述主控计算机用于根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。

进一步作为优选的实施方式，所述电机参数包括伺服电动机的型号、运行时长、工作总时长、故障报警情况、工作电流、工作电压和负载参数，所述控制器参数包括控制器的比例增益、微分增益和积分增益。

进一步作为优选的实施方式，所述服务器包括第一通信模块、第一控制模块和用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数的存储模块，所述第一控制模块分别与存储模块和第一通信模块连接，所述第一通信模块通过以太网分别与主控计算机和多个伺服电动机控制器连接。

进一步作为优选的实施方式，所述主控计算机包括第二通信模块、第二控制模块、自动控制算法模块以及人工智能算法模块，所述第一控制模块分别与第二通信模块、自动控制算法模块和人工智能算法模块连接，所述第二通信模块通过以太网分别与服务器和多个伺服电动机控制器连接；所述自动控制算法模块用于根据电机参数和控制器参数进行实时推理并获得对伺服电动机控制器的实时控制参数，所述人工智能算法模块用于根据电机参数对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警。

进一步作为优选的实施方式，所述第二控制模块用于：

对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取所述同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中。

进一步作为优选的实施方式，所述自动控制算法模块具体用于：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次响应控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；

所述预设推理规则为：根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益、微分增益或积分增益进行调节；

所述人工智能算法模块具体用于：

根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

本发明解决其技术问题所采用的另一技术方案是：

所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，包括以下步骤：

分别采用多个伺服电动机控制器实时对相应的伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器进行存储；

主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。

进一步作为优选的实施方式，所述主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警的步骤，包括：

主控计算机根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

主控计算机根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

进一步作为优选的实施方式，所述主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制的步骤，包括以下两个步骤中的至少一个：

步骤1，主控计算机对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取所述同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中；

步骤2，针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值后，根据获得的误差值进行实时推理并对应调节伺服电动机控制器的控制参数。

进一步作为优选的实施方式，所述步骤2，其具体为：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；

所述预设推理规则是根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益、微分增益或积分增益进行调节。

以下结合具体实施例对本发明做详细说明。

实施例一

参照图1，一种用于控制伺服电动机的物理信息系统，包括以太网、服务器、主控计算机以及多个分别用于控制一伺服电动机的伺服电动机控制器，伺服电动机控制器、服务器和主控计算机通过以太网相互连接；

伺服电动机控制器用于对伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器，服务器用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数，主控计算机用于根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。本实施例中的以太网也指互联网。存储多个伺服电动机的电机参数时，可能存在不同地方使用的伺服电动机是同一型号的情况，因此，可以增加对应的用户标识例如使用地点、电机识别码等参数进行唯一标识。

电机参数包括伺服电动机的型号、运行时长、工作总时长、故障报警情况、工作电流、工作电压和负载参数，控制器参数包括控制器的比例增益、微分增益和积分增益。控制器的比例增益、微分增益和积分增益在电机的运行参数(包括电机的速度、位置等参数)的作用是：比例增益的作用是调节比例，能够加快调节速度，积分增益的作用是减少速度跟随误差，从而消除静差，微分增益的作用是改善系统的动态性能。

服务器包括第一通信模块、第一控制模块和用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数的存储模块，第一控制模块分别与存储模块和第一通信模块连接，第一通信模块通过以太网分别与主控计算机和多个伺服电动机控制器连接。

主控计算机包括第二通信模块、第二控制模块、自动控制算法模块以及人工智能算法模块，第一控制模块分别与第二通信模块、自动控制算法模块和人工智能算法模块连接，第二通信模块通过以太网分别与服务器和多个伺服电动机控制器连接；自动控制算法模块用于根据电机参数和控制器参数进行实时推理并获得对伺服电动机控制器的实时控制参数，人工智能算法模块用于根据电机参数对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警。

第二控制模块用于结合自动控制算法模块和人工智能算法模块的输出结果进行综合控制，同时还用于：对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，也即，从服务器中查询其它用户M是否在实用该同类型的驱动器，若是，则获取同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中从而尝试启动及调试伺服电动机，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中。

本实施例中，自动控制算法模块具体用于：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值U_out，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值U_in，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分同时获取伺服电动机首次响应控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益K_p、微分增益K_d或积分增益K_I；伺服电动机的每个控制输出值包括伺服电动机的三相电流或者三相电流中的某两相电流值、伺服电动机的速度等。

预设推理规则为：根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益K_p、微分增益K_d或积分增益K_I进行调节。

具体的，用N_max表示最大误差值，预设调节范围为K₁，K₂，K₃，预设步长为△₁,△₂,△₃，分别采用K_p',K_d',K_I'表示调整后的比例增益、微分增益和积分增益，本实施例的预设推理规则包括如下七个规则：

(1)规则1：若e_B>N_max,则将积分增益K_I进行如下调整：K_I'＝K_I+△₁；

(2)规则2：若|e_B|<N_max并且τ₁>t₁，则将比例增益进行如下调整：K_p'＝K_p+△₁；

(3)规则3：若e_A·△e(t)>0或者△e(t)＝0,e(t)≠0，并且τ₁>t₁，则将比例增益进行如下调整：K_p'＝K₁K_p+△₁

(4)规则4：若e_A·△e(t)<0并且τ₁<t₁，则将比例增益进行如下调整：K_p'＝K₂K_p+△₃；

(5)规则5：若e_B·△e(t)≠0并且e_B·△e(t-1)≠0，则将积分增益进行如下调整：K_I'＝K₃K_I+△₂；

(6)规则6：若误差值积分T_ITAE满足T_ITAE(n)<T_ITAE(n+1),则将比例增益、微分增益和积分增益调整回上一次设置的参数；

(7)规则7，若误差值积分T_ITAE满足T_ITAE(n)≥T_ITAE(n+1),则返回执行推理规则1～6。

详细的，人工智能算法模块具体用于：

根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

人工智能算法模块定期和实时地对伺服电动机和伺服电动机控制器做出相应的在线监测和诊断，根据上传的电动机运行时长和工作总时长，电流数据，电机负载对象和电动机维护数据等可以在线监测并判断电机和驱动器的运行状况，并能够预测电动机的故障。例如，伺服电动机控制器在工作时，记录伺服电动机每次上电运行时间t_i，并上传一段时间内伺服电动机的工作总时长t_total＝t₁+t₂+t₂…t_n，其中i＝0,1，…n，表示该时间段内记录的伺服电动机上电工作次数，当t_total>t_min时，表示伺服电动机及其对应的伺服电动机控制器需要进行维护，物理信息系统发出对应的提示，可以通过声光提示方式进行提示，同时，记录并存储该组用户对应的维护时间作为维护周期T。

t_min的求解过程如下，首先在此定义最小值函数MIN{}，t_min＝MIN{(t_maintance(n)-t_{avergemaintance})²}，其中，t_maintance(n)表示用户维护周期的加权值，获取方式如下：抽取所有用户中的一组维护周期数据并计算其加权值t_maintance(n)＝a₀·T_FAQ+a₁·T₁+a₂·T₂+···+a_m·T_m；t_{avergemaintance}表示t_maintance(n)的平均值，通过进行若干次相同抽取数据并计算其平均值而获得。参数a₀,a₁,a₂,···a_m为预设的加权系数，T_FAQ＝b₁·T_motor+b₂·T_driver，其中T_motor表示伺服电动机厂商的建议维护周期，T_driver表示伺服电动机控制器厂商的建议维护周期，同样的，b₁,b₂表示预设的加权系数。

另外，将滤波后的伺服电动机三相或两相电流值在一段时间内进行累加后分别求取平均值，根据该平均值的数值范围，实时判断伺服电动机是否存在电流故障。例如，计算滤波后的伺服电动机的两相电流值i_U、i_V的平均值i_avgU和i_avgV，当i_avgU或i_avgV大于预设的故障电流阈值i_fault的次数大于预设次数例如5次时，判断伺服电动机可能存在故障。

本物理信息系统可以将伺服电动机在不同工业应用中的伺服电动机控制器的控制器参数和电机参数在服务器中进行共享，实现了跨地区的联网和数据共享等功能，使用者可以直接下载这些参数进行控制器调节，而且本物理信息系统还可以对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线检测，以及自动地对伺服电动机控制器的控制参数进行控制调整，调整效率高，耗时短，使用简便、安全可靠，同时能够快速地处理生产中出现的问题。

实施例二

实施例一的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，包括以下步骤：

分别采用多个伺服电动机控制器实时对相应的伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器进行存储；

主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。

本实施例中，主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警的步骤，包括：

主控计算机根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

主控计算机根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

通过定期和实时地对伺服电动机和伺服电动机控制器做出相应的在线监测和诊断，根据上传的电动机运行时长和工作总时长，电流数据，电机负载对象和电动机维护数据等可以在线监测并判断电机和驱动器的运行状况，并能够预测电动机的故障。例如，伺服电动机控制器在工作时，记录伺服电动机每次上电运行时间t_i，并上传一段时间内伺服电动机的工作总时长t_total＝t₁+t₂+t₂…t_n，其中i＝0,1，…n，表示该时间段内记录的伺服电动机上电工作次数，当t_total>t_min时，表示伺服电动机及其对应的伺服电动机控制器需要进行维护，物理信息系统发出对应的提示，可以通过声光提示方式进行提示，同时，记录并存储该组用户对应的维护时间作为维护周期T。

t_min的求解过程如下，首先在此定义最小值函数MIN{}，t_min＝MIN{(t_maintance(n)-t_{avergemaintance})²}，其中，t_maintance(n)表示用户维护周期的加权值，获取方式如下：抽取所有用户中的一组维护周期数据并计算其加权值t_maintance(n)＝a₀·T_FAQ+a₁·T₁+a₂·T₂+···+a_m·T_m；t_{avergemaintance}表示t_maintance(n)的平均值，通过进行若干次相同抽取数据并计算其平均值而获得。参数a₀,a₁,a₂,···a_m为预设的加权系数，T_FAQ＝b₁·T_motor+b₁·T_driver，其中T_motor表示伺服电动机厂商的建议维护周期，T_driver表示伺服电动机控制器厂商的建议维护周期，同样的，b₁,b₂表示预设的加权系数。

另外，将滤波后的伺服电动机三相或两相电流值在一段时间内进行累加后分别求取平均值，根据该平均值的数值范围，实时判断伺服电动机是否存在电流故障。例如，计算滤波后的伺服电动机的两相电流值i_U、i_V的平均值i_avgU和i_avgV，当i_avgU或i_avgV大于预设的故障电流阈值i_fault的次数大于预设次数例如5次时，判断伺服电动机可能存在故障。

优选的，主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制的步骤，包括以下两个步骤中的至少一个：

步骤1，主控计算机对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中；

步骤2，针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；伺服电动机的每个控制输出值包括伺服电动机的三相电流或者三相电流中的某两相电流值、伺服电动机的速度等。

预设推理规则是根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益K_p、微分增益K_d或积分增益K_I进行调节。

具体的，用N_max表示最大误差值，预设调节范围为K₁，K₂，K₃，预设步长为△₁,△₂,△₃，分别采用K_p',K_d',K_I'表示调整后的比例增益、微分增益和积分增益，本实施例的预设推理规则包括如下七个规则：

(1)规则1：若e_B>N_max,则将积分增益K_I进行如下调整：K_I'＝K_I+△₁；

(2)规则2：若|e_B|<N_max并且τ₁>t₁，则将比例增益进行如下调整：K_p'＝K_p+△₁；

(3)规则3：若e_A·△e(t)>0或者△e(t)＝0,e(t)≠0，并且τ₁>t₁，则将比例增益进行如下调整：K_p'＝K₁K_p+△₁

(4)规则4：若e_A·△e(t)<0并且τ₁<t₁，则将比例增益进行如下调整：K_p'＝K₂K_p+△₃；

(5)规则5：若e_B·△e(t)≠0并且e_B·△e(t-1)≠0，则将积分增益进行如下调整：K_I'＝K₃K_I+△₂；

(6)规则6：若误差值积分T_ITAE满足T_ITAE(n)<T_ITAE(n+1),则将比例增益、微分增益和积分增益调整回上一次设置的参数；

(7)规则7，若误差值积分T_ITAE满足T_ITAE(n)≥T_ITAE(n+1),则返回执行推理规则1～6。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims (9)

1.用于控制伺服电动机的物理信息系统，其特征在于，包括以太网、服务器、主控计算机以及多个分别用于控制一伺服电动机的伺服电动机控制器，所述伺服电动机控制器、服务器和主控计算机通过以太网相互连接；

所述伺服电动机控制器用于对伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器，所述服务器用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数，所述主控计算机用于根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制；

所述服务器包括第一通信模块、第一控制模块和用于存储多个伺服电动机的电机参数以及每个伺服电动机对应的伺服电动机控制器的控制器参数的存储模块，所述第一控制模块分别与存储模块和第一通信模块连接，所述第一通信模块通过以太网分别与主控计算机和多个伺服电动机控制器连接。

2.根据权利要求1所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统，其特征在于，所述电机参数包括伺服电动机的型号、运行时长、工作总时长、故障报警情况、工作电流、工作电压和负载参数，所述控制器参数包括控制器的比例增益、微分增益和积分增益。

3.根据权利要求1所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统，其特征在于，所述主控计算机包括第二通信模块、第二控制模块、自动控制算法模块以及人工智能算法模块，所述第一控制模块分别与第二通信模块、自动控制算法模块和人工智能算法模块连接，所述第二通信模块通过以太网分别与服务器和多个伺服电动机控制器连接；所述自动控制算法模块用于根据电机参数和控制器参数进行实时推理并获得对伺服电动机控制器的实时控制参数，所述人工智能算法模块用于根据电机参数对伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警。

4.根据权利要求3所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统，其特征在于，所述第二控制模块用于：

对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取所述同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中。

5.根据权利要求3所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统，其特征在于，所述自动控制算法模块具体用于：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次响应控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；

所述预设推理规则为：根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益、微分增益或积分增益进行调节；

所述人工智能算法模块具体用于：

根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

6.权利要求1所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

分别采用多个伺服电动机控制器实时对相应的伺服电动机进行调节控制并采集伺服电动机的电机参数后与自身的控制器参数一起发送到服务器进行存储；

主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警，同时进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制。

7.根据权利要求6所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，其特征在于，所述主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数，对多个伺服电动机和伺服电动机控制器进行在线监测诊断并进行实时预警的步骤，包括：

主控计算机根据每个伺服电动机的工作总时长的数值范围，实时诊断伺服电动机以及对应的伺服电动机控制器是否需要进行维护；

以及

主控计算机根据每个伺服电动机的工作电流的数值范围，实时诊断伺服电动机是否存在电流故障，若是，则进行实时预警。

8.根据权利要求6所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，其特征在于，所述主控计算机根据服务器所存储的电机参数和控制器参数进行实时推理并对伺服电动机控制器进行实时控制的步骤，包括以下两个步骤中的至少一个：

步骤1，主控计算机对连接上的伺服电动机控制器进行实时检测，并在检测到存在不能识别的伺服电动机控制器时，从服务器中查询是否存在与该伺服电动机控制器同类型的控制器，若是，则获取所述同类型的控制器对应的控制器参数，并下发到该伺服电动机控制器中，反之，自适应设定该伺服电动机控制器的控制器参数并下发到该伺服电动机控制器中；

步骤2，针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值后，根据获得的误差值进行实时推理并对应调节伺服电动机控制器的控制参数。

9.根据权利要求8所述的用于控制伺服电动机的物理信息系统的控制方法，其特征在于，所述步骤2，其具体为：

针对伺服电动机控制器输出到伺服电动机的每个控制输出值，获取对应的输入到伺服电动机的控制输入值，并计算其误差值e后，计算一段时间内的误差值积分T_ITAE，同时获取伺服电动机首次控制器调节后的最大速度误差值e_A以及经过预设时间后的速度误差值e_B后，根据预设推理规则调节伺服电动机控制器的比例增益、微分增益或积分增益；

所述预设推理规则是根据误差值e、最大速度误差值e_A、速度误差值e_B以及误差值积分T_ITAE的不同数值范围，采用预设调节范围和预设步长对比例增益、微分增益或积分增益进行调节。