一种基于大数据分析的伺服电机控制方法技术

本发明专利技术提供一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，涉及伺服控制技术领域。该方法包括获取目标伺服电机的运行需求数据，并基于运行需求数据确定采集条件进行大数据采集，形成伺服电机运行分析数据库；获取目标伺服电机的运行偏离信息，并结合伺服电机运行分析数据库建立偏离分析模型，根据偏离分析模型对目标伺服电机的运行偏离进行分析判断，确定偏离控制处理方案；根据偏离控制处理方案对目标伺服电机进行修偏控制处理。其通过基于伺服电机的历史修偏数据来完成对伺服电机运行偏离的实时控制调整，调整高效且有效保证伺服电机持续运行的稳定性。行的稳定性。行的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的伺服电机控制方法


[0001]本专利技术涉及伺服控制
，具体而言，涉及一种基于大数据分析的伺服电机控制方法。

技术介绍

[0002]伺服电机的控制是十分精确的，能够实现高精度的自动化控制和运行。而对于伺服电机所处的运行环境来说，通常伺服电机需要协同动力和输出结构完成一个运行系统的运行功能。随着运行系统的使用，伺服电机在长期的持续运行作用下会产生性能降低或者出现运行数据发生偏差的情况，进而为了保证运行系统的正常准确运行，需要实时对伺服电机的运行情况进行监控。而对于伺服电机出现的运行偏差虽然会先采取不停机的情况下进行控制调整，但往往会单独的针对伺服电机的情况进行较长时间的深入分析，甚至有些时候不一定能够获得准确的结果，即无法完成对伺服电机的修偏处理。
[0003]当下随着大数据技术的发展，基于大数据处理进行控制的方式也越来越多。如果能够利用大数据技术对伺服电机出现的运行偏差进行实时的分析和控制调整，那不仅能够快速的获取到用于控制调整的方案，也能实现高效的调整保证伺服电机实时稳定运行的常态化。
[0004]因此，设计一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，通过基于伺服电机的历史修偏数据来完成对伺服电机运行偏离的实时控制调整，调整高效且有效保证伺服电机持续运行的稳定性，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，通过定周期的获取与目标伺服电机相关的历史伺服电机修偏控制数据增加大数据处理中基础数据库的实时性，并能持续为目标伺服电机的修偏处理提供源源不断的新的偏离控制处理方案，提高了对目标伺服电机修偏处理的效率和准确性。同时，在基础数据库是根据目标伺服电机的需求数据来进行获取整理的，使获取的基础数据具有与目标伺服电机紧密的协同性，避免无目的获取的数据所带来的大量无用的数据处理而浪费资源的情况。另外，利用基础数据以目标伺服电机的运行偏离信息为大数据处理的目标结果来建立分析判断模型，能够有效的确定出符合目标伺服电机运行偏离相匹配的偏离控制处理方案，使分析判断的结果具有明显的导向性。当然，结合大数据分析处理来确定目标伺服电机的运行偏离控制调整方案，可以大大提高运行偏离控制调整的效率，保证伺服电机实时控制的准确度和持续运行的稳定性。
[0006]第一方面，本专利技术提供一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，包括获取目标伺服电机的运行需求数据，并基于运行需求数据确定采集条件进行大数据采集，形成伺服电机运行分析数据库；获取目标伺服电机的运行偏离信息，并结合伺服电机运行分析数据库建立偏离分析模型，根据偏离分析模型对目标伺服电机的运行偏离进行分析判断，确定
偏离控制处理方案；根据偏离控制处理方案对目标伺服电机进行修偏控制处理。
[0007]在本专利技术中，该方法通过定周期的获取与目标伺服电机相关的历史伺服电机修偏控制数据增加大数据处理中基础数据库的实时性，并能持续为目标伺服电机的修偏处理提供源源不断的新的偏离控制处理方案，提高了对目标伺服电机修偏处理的效率和准确性。同时，在基础数据库是根据目标伺服电机的需求数据来进行获取整理的，使获取的基础数据具有与目标伺服电机紧密的协同性，避免无目的获取的数据所带来的大量无用的数据处理而浪费资源的情况。另外，利用基础数据以目标伺服电机的运行偏离信息为大数据处理的目标结果来建立分析判断模型，能够有效的确定出符合目标伺服电机运行偏离相匹配的偏离控制处理方案，使分析判断的结果具有明显的导向性。当然，结合大数据分析处理来确定目标伺服电机的运行偏离控制调整方案，可以大大提高运行偏离控制调整的效率，保证伺服电机实时控制的准确度和持续运行的稳定性。
[0008]作为一种可能的实现方式，获取目标伺服电机的运行需求数据，并基于运行需求数据确定采集条件进行大数据采集，形成伺服电机运行分析数据库，包括：在第一周期内获取目标伺服电机的负载类型，并以负载类型为第一采集条件进行大数据采集，将符合条件且具有历史修偏控制信息的伺服电机数据综合形成负载类伺服电机数据库；在第一周期内获取目标伺服电机的运行模式类型，并以运行模式类型为第二采集条件，在负载类伺服电机数据库中进行筛选，形成负载运行伺服电机数据库；将负载运行伺服电机数据库中的数据以伺服电机为单位按照不同的使用条件类型进行分类处理，形成伺服电机运行分析数据库。
[0009]在本专利技术中，伺服电机的负载类型和运行模式是决定伺服电机关键运行参数和基本参数的基础，往往负载类型和运行模式的不同所确定出的伺服电机的性能和运行状况是完全不同的。而对于负载类型和运行模式不同的伺服电机的修偏控制处理的方式也往往由于缺乏最为基础的参考性而失去借鉴的意义。所以在进行大数据处理的基础数据获取时，以负载类型和运行模式为数据获取的目标一方面可以准确的获得能与目标伺服电机的运行和性能情况相似的参考数据，具有较强的参考意义，另一方面也是对数据进行合理的整理，避免后期的大数据处理耗费大量的资源完成无用的数据分析的情况。当然，数据的获取设定周期进行可以及时的更新基础数据，保证修偏控制方案的实时有效性，也为修偏控制源源不断的提供新的方案，进而提高偏离控制处理方案的匹配度。
[0010]作为一种可能的实现方式，在第一周期内获取目标伺服电机的负载类型，并以负载类型为第一采集条件进行大数据采集，将符合条件且具有历史修偏控制信息的伺服电机数据综合形成负载类伺服电机数据库，包括：在第一周期内获取目标伺服电机由输出到运行末端所涉及的负载类型，形成目标负载类型顺序组合A=[a1，a2，
…
，a
m
]，m为目标伺服电机的负载类型按照由输出到运行末端的顺序排列的标号，且m为非零自然数，a
m
为不同的负载类型；以目标负载类型顺序组合A为第一采集条件，获取负载类型的顺序与目标负载类型顺序组合A相同，负载类型顺序组合包含于目标负载类型顺序组合A，且具有历史修偏控制信息的伺服电机数据，形成负载类伺服电机数据库。
[0011]在本专利技术中，对于以负载类型为采集条件的数据采集，考虑获取的数据同目标伺服电机的匹配度，以目标伺服电机所具有的负载类型为限，只有负载类型包含在目标伺服电机所具备的负载类型中的数据即是可取的。需要说明的是，一方面如果所获取的数据所
具有的负载类型超出了目标伺服电机的负载类型，则有可能采集的数据中所包含的修偏控制方案是针对超出目标伺服电机的负载类型之外的负载类型的修偏控制调整，而这并不具备可参考性；另一方面，对于负载类型的确定需要与目标伺服电机的负载类型的排列顺序保持一致，负载类型的排列顺序对伺服电机的输出参数具有绝对的影响。当然，更严格的，在匹配数据是否可取时还可以考虑不同负载类型之间是否有另外的动力输入。考虑的条件越多，获得的数据也越准确，同时数据量也越少，而对于利用总体表征数据进行目标伺服电机的修偏控制方案确定，并不能通过一个条件即基于负载的条件就实现准确的方案确定，所以可以放宽数据采集的条件来获得更多的数据以通过大数据分析确定合理的修偏控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，包括：获取目标伺服电机的运行需求数据，并基于所述运行需求数据确定采集条件进行大数据采集，形成伺服电机运行分析数据库；获取所述目标伺服电机的运行偏离信息，并结合所述伺服电机运行分析数据库建立偏离分析模型，根据所述偏离分析模型对所述目标伺服电机的运行偏离进行分析判断，确定偏离控制处理方案；根据所述偏离控制处理方案对所述目标伺服电机进行修偏控制处理。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，所述获取目标伺服电机的运行需求数据，并基于所述运行需求数据确定采集条件进行大数据采集，形成伺服电机运行分析数据库，包括：在第一周期内获取所述目标伺服电机的负载类型，并以所述负载类型为第一采集条件进行大数据采集，将符合条件且具有历史修偏控制信息的伺服电机数据综合形成负载类伺服电机数据库；在所述第一周期内获取所述目标伺服电机的运行模式类型，并以所述运行模式类型为第二采集条件，在所述负载类伺服电机数据库中进行筛选，形成负载运行伺服电机数据库；将所述负载运行伺服电机数据库中的数据以伺服电机为单位按照不同的使用条件类型进行分类处理，形成所述伺服电机运行分析数据库。3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，所述在第一周期内获取所述目标伺服电机的负载类型，并以所述负载类型为第一采集条件进行大数据采集，将符合条件且具有历史修偏控制信息的伺服电机数据综合形成负载类伺服电机数据库，包括：在所述第一周期内获取所述目标伺服电机由输出到运行末端所涉及的负载类型，形成目标负载类型顺序组合A=[a1，a2，
…
，a
m
]，m为所述目标伺服电机的负载类型按照由输出到运行末端的顺序排列的标号，且m为非零自然数，a
m
为不同的负载类型；以所述目标负载类型顺序组合A为第一采集条件，获取负载类型的顺序与所述目标负载类型顺序组合A相同，负载类型顺序组合包含于所述目标负载类型顺序组合A，且具有历史修偏控制信息的伺服电机数据，形成所述负载类伺服电机数据库。4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，所述在所述第一周期内获取所述目标伺服电机的运行模式类型，并以所述运行模式类型为第二采集条件，在所述负载类伺服电机数据库中进行筛选，形成负载运行伺服电机数据库，包括：在所述第一周期内获取所述目标伺服电机的运行周期T0，设定运行周期波动率阈值α，形成运行采集范围B=[T0（1
‑
α），T0（1+α）]；以所述运行采集范围B为第二采集条件，在所述负载类伺服电机数据库中获取运行周期处于所述运行采集范围B的伺服电机数据，形成所述负载运行伺服电机数据库。5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，所述将所述负载运行伺服电机数据库中的数据以伺服电机为单位按照不同的使用条件类型进行分类处理，形成所述伺服电机运行分析数据库，包括：获取所述负载运行伺服电机数据库中每个伺服电机的主运行输出参数，并根据所述主
运行输出参数为分类依据划分出三种不同的主运行输出类集：主转矩输出伺服电机集C1、主转速输出伺服电机集C2以及双输出伺服电机集C3；将所述主转矩输出伺服电机集C1中的所有伺服电机的数据划分为主转矩基本使用参数子集C
11
、主转矩运行使用参数子集C
12
、主转矩偏离参数子集C
13
以及主转矩偏离控制处理方案子集C
14
，并以伺服电机为单位将不同子集的数据按照同一伺服电机的数据进行对应；将所述主转速输出伺服电机集C2中的所有伺服电机的数据划分为主转速基本使用参数子集C
21
、主转速运行使用参数子集C
22
、主转速偏离参数子集C
23
以及主转速偏离控制处理方案子集C
24
，并以伺服电机为单位将不同子集的数据按照同一伺服电机的数据进行对应；将所述双输出伺服电机集C3中的所有伺服电机的数据划分为双输出基本使用参数子集C
31
、双输出运行使用参数子集C
32
、双输出偏离参数子集C
33
以及双输出偏离控制处理方案子集C
34
，并以伺服电机为单位将不同子集的数据按照同一伺服电机的数据进行对应。6.根据权利要求5所述的一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，所述获取所述目标伺服电机的运行偏离信息，并结合所述伺服电机运行分析数据库建立偏离分析模型，根据所述偏离分析模型对所述目标伺服电机的运行偏离进行分析判断，确定偏离控制处理方案，包括：获取所述目标伺服电机发生运行偏离时的偏离参数，形成目标偏离参数集E1，获取所述目标伺服电机发生运行偏离时的运行参数，形成目标运行使用参数集E2，获取所述目标伺服电机的基本使用参数，形成目标基本使用参数集E3；以所述目标伺服电机的主运行输出参数为依据确定对比查找顺序，在所述伺服电机运行分析数据库中进行相似性匹配，确定所述目标伺服电机的匹配偏离控制处理方案，形成匹配偏离控制处理方案集D。7.根据权利要求6所述的一种基于大数据分析的伺服电机控制方法，其特征在于，所述以所述目标伺服电机的主运行输出参数为依据确定对比查找顺序，在所述伺服电机运行分析数据库中进行相似性匹配，确定所述目标伺服电机的匹配偏离控制处理方案，形成匹配偏离控制处理方案集D，包括：获取所述目标伺服电机的主运行输出参数，并将所述主运行输出参数与所述负载运行伺服电机数据库中的不同所述主运行输出类集进行主运行输出参数类型的匹配，将主运行输出参数类型匹配最接近的所述主运行输出类集确定主对比查找集，将剩余的两个所述主运行输出类集确定为次对比查找集；以所述目标偏离参数集E1、所述目标运行使用参数集E2、所述目标基...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海龙，
申请(专利权)人：威海天拓合创电子工程有限公司，
类型：发明
国别省市：