spss時間序列分析教程

1、3.3時間序列分析3.3.1時間序列概述1. 基本概念(1)一般概念：系統(tǒng)中某一變量的觀測值按時間順序（時間間隔相同）排列成一個數(shù)值序列，展示研究對象在一定時期內(nèi)的變動過程，從中尋找和分析事物的變化特征、發(fā)展趨勢和規(guī)律。它是系統(tǒng)中某一變量受其它各種因素影響的總結果。(2)研究實質(zhì)：通過處理預測目標本身的時間序列數(shù)據(jù)，獲得事物隨時間過程的演變特性與規(guī)律，進而預測事物的未來發(fā)展。它不研究事物之間相互依存的因果關系。(3)假設基礎：慣性原則。即在一定條件下，被預測事物的過去變化趨勢會延續(xù)到未來。暗示著歷史數(shù)據(jù)存在著某些信息，利用它們可以解釋與預測時間序列的現(xiàn)在和未來。 近大遠小原理（時間越近的數(shù)據(jù)影

2、響力越大）和無季節(jié)性、無趨勢性、線性、常數(shù)方差等。(4)研究意義：許多經(jīng)濟、金融、商業(yè)等方面的數(shù)據(jù)都是時間序列數(shù)據(jù)。 時間序列的預測和評估技術相對完善，其預測情景相對明確。 尤其關注預測目標可用數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量，即時間序列的長度和預測的頻率。2. 變動特點(1)趨勢性：某個變量隨著時間進展或自變量變化，呈現(xiàn)一種比較緩慢而長期的持續(xù)上升、下降、停留的同性質(zhì)變動趨向，但變動幅度可能不等。(2)周期性：某因素由于外部影響隨著自然季節(jié)的交替出現(xiàn)高峰與低谷的規(guī)律。(3)隨機性：個別為隨機變動，整體呈統(tǒng)計規(guī)律。(4)綜合性：實際變化情況一般是幾種變動的疊加或組合。預測時一般設法過濾除去不規(guī)則變動，突出反映

3、趨勢性和周期性變動。3. 特征識別認識時間序列所具有的變動特征，以便在系統(tǒng)預測時選擇采用不同的方法。(1)隨機性：均勻分布、無規(guī)則分布，可能符合某統(tǒng)計分布。(用因變量的散點圖和直方圖及其包含的正態(tài)分布檢驗隨機性，大多數(shù)服從正態(tài)分布。)(2)平穩(wěn)性：樣本序列的自相關函數(shù)在某一固定水平線附近擺動，即方差和數(shù)學期望穩(wěn)定為常數(shù)。 樣本序列的自相關函數(shù)只是時間間隔的函數(shù)，與時間起點無關。其具有對稱性，能反映平穩(wěn)序列的周期性變化。 特征識別利用自相關函數(shù)ACF：k=k/0 其中k是yt的k階自協(xié)方差，且0=1、-1kp時，有k=0或k服從漸近正態(tài)分布N(0,1/n)且(|k|2/n1/2)的個數(shù)4.5%，

4、即平穩(wěn)時間序列的偏相關系數(shù)k為p步截尾，自相關系數(shù)rk逐步衰減而不截尾，則序列是AR(p)模型。 實際中，一般AR過程的ACF函數(shù)呈單邊遞減或阻尼振蕩，所以用PACF函數(shù)判別(從p階開始的所有偏自相關系數(shù)均為0)。(3)平穩(wěn)條件 一階：|1|1。二階：1+21、1-21、|2|q時，有自相關系數(shù)rk=0或自相關系數(shù)rk服從N(0,1/n(1+2r2i)1/2)且(|rk|2/n1/2(1+2r2i)1/2)的個數(shù)4.5%，即平穩(wěn)時間序列的自相關系數(shù)rk為q步截尾，偏相關系數(shù)k逐步衰減而不截尾，則序列是MA(q)模型。 實際中，一般MA過程的PACF函數(shù)呈單邊遞減或阻尼振蕩，所以用ACF函數(shù)判別

5、(從q階開始的所有自相關系數(shù)均為0)。(4)可逆條件 一階：|1|1。二階：|2|1、1+250，滯后周期kn/4，所以此處控制最大滯后數(shù)值Maximum Number of Lags設定為12。點擊繼續(xù)Continue返回自相關主對話框后，點擊OK運行系統(tǒng)，輸出自相關圖如圖3.19所示。圖3.19 從圖中看出；樣本序列數(shù)據(jù)的自相關系數(shù)在某一固定水平線附近擺動，且按周期性逐漸衰減，所以該時間序列基本是平穩(wěn)的。(3)數(shù)據(jù)變換：若時間序列的正態(tài)性或平穩(wěn)性不夠好，則需進行數(shù)據(jù)變換。常用有差分變換(利用transformCreate Time Series)和對數(shù)變換(利用TransformCompu

6、te)進行。一般需反復變換、比較，直到數(shù)據(jù)序列的正態(tài)性、平穩(wěn)性等達到相對最佳。2. 模型識別分析時間序列樣本，判別模型的形式類型，確定p、d、q的階數(shù)。(1)判別模型形式和階數(shù) 相關圖法： 運行自相關圖后，出現(xiàn)自相關圖（圖3.19）和偏自相關圖（圖3.20）。圖3.20 從圖中看出：自相關系數(shù)和偏相關系數(shù)具有相似的衰減特點：衰減快，相鄰二個值的相關系數(shù)約為0.42，滯后二個周期的值的相關系數(shù)接近0.1，滯后三個周期的值的相關系數(shù)接近0.03。所以，基本可以確定該時間序列為ARMA（p,q）模型形式，但還不能確定是ARMA（1,1）或是ARMA（2,2）模型。但若前四個自相關系數(shù)分別為0.40、

7、0.16、0.064、0.0256，則可以考慮用AR(1) 模型。 另外，值得說明的是：只是ARMA模型需要檢驗時間序列的平穩(wěn)性，若該序列的偏自相關函數(shù)具有顯著性，則可以直接選擇使用AR模型。 實際上，具體應用自相關圖進行模型選擇時，在觀察ACF與PACF函數(shù)中，應注意的關鍵問題是：函數(shù)值衰減的是否快；是否所有ACF之和為-0.5，即進行了過度差分；是否ACF與PACF的某些滯后項顯著和容易解釋的峰值等。但是，僅依賴ACF圖形進行時間序列的模型識別是比較困難的。 參數(shù)估計： 從(m,m-1)開始試驗，一般到m=p+q=1/n。實際應用中，往往從(1,1)、(2,2)，逐個計算比較它們的AIC值

8、（或SBC值），取其值最小的確定為模型。(2)建立時間序列新變量 無論是哪種模型形式，時間序列總是受自身歷史數(shù)據(jù)序列變化的影響，因此需將歷史數(shù)據(jù)序列作為一個新的時間序列變量。 按數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換transform建立時間序列Create Time Series的順序展開對話框，圖3.21。圖3.21在功能Function下拉框中選擇變量轉(zhuǎn)換的函數(shù)，其中：非季節(jié)差分Differences: 計算時間序列連續(xù)值之間的非季節(jié)性差異。季節(jié)性差分Seasonal Differences: 計算時間序列跨距間隔恒定值之間的季節(jié)性差異，跨距根據(jù)定義的周期確定。領先移動平均Prior moving average:計

9、算先前的時間序列數(shù)值的平均值。中心移動平均Centered moving average:計算圍繞和包括當前值的時間序列數(shù)值的平均值。中位數(shù)Running medians:計算圍繞和包括當前值的時間序列的中位數(shù)。累積和Cumulative sum:計算直到包括當前值的時間序列數(shù)值的累計總數(shù)。滯后順序Lag: 根據(jù)指定的滯后順序，計算在前觀測量的值。領先順序Lead:根據(jù)指定的領先順序，計算連續(xù)觀測量的值。平滑Smoothing:以混合數(shù)據(jù)平滑為基礎，計算連續(xù)觀測量的值。以上各項主要用在生成差分變量、滯后變量、平移變量，并且還要關注差分、滯后、平移的次數(shù)，以便在建立模型、進行參數(shù)估計時，使方程達

10、到一致。在順序Order框中填入在前或在后的時間序列數(shù)值間隔的數(shù)目。在新變量New Variable框中接受左邊框移來的源變量。在名稱Name框中定義新變量的名稱，但必單擊改變Change方能成立。單擊OK運行系統(tǒng)，在原數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)新變量列。另外，若需產(chǎn)生周期性時間序列的日期型變量，則按數(shù)據(jù)Data定義日期Define Dates的順序展開如圖3.22所示對話框。圖3.22在樣本Cases Are欄中選擇定義日期變量的時間間隔，在起始日期First Case Is欄中設定日期變量第一個觀測量的值，單擊OK完成定義。3. 參數(shù)估計采用最大似然估計或最小二乘估計等方法估計、參數(shù)值，并進行顯著性檢驗

11、。按分析Analyze時間序列Time seriesARIMA模型的順序展開如圖3.23對話框。圖3.23 在圖3.23中：選擇原時間序列變量進入因變量框；根據(jù)模型識別結果和建立的新時間變量，選擇一個或多個變量進入自變量框；暫時不進行因變量的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；與自變量的選擇對應，根據(jù)模型識別結果或?qū)嶒灥乃悸吩O定p、(d)、q的值；選擇模型中包含常數(shù)項；分別單擊保存和設置按鈕，展開如圖3.24和3.25對話框。圖3.24 圖3.24中：在建立變量Create Variable欄選擇新建變量結果暫存原數(shù)據(jù)文件Add to file項，也可選擇用新建變量代替原數(shù)據(jù)文件中計算結果Replace existin

12、g項；在設定置信區(qū)間百分比%Confidence Intervals下拉框選擇95；在預測樣本Predict Cases欄選擇根據(jù)時期給出預測結果的方法。圖3.25 圖3.25中：在收斂標準Convergence Criteria欄選擇迭代次數(shù)Maximum iterations、參數(shù)變化精度Parameter change、平方和變化精度Sum of squares change，當運算達到其中一個參數(shù)的設定，則迭代終止；在估計初始值Initial Values for Estimation欄選擇由過程自動選擇Automatic或由先前模型提供Apply from previous mode

13、l，一般默認前者；在預測方法Forecasting Method欄選擇無條件Unconditional或有條件最小二乘法Conditional least squares；在輸出控制Display欄選擇最初和最終參數(shù)的迭代摘要Initial and final parameters with iteration summary或詳細資料details、或只顯示最終參數(shù)Final parameters only。 單擊OK，系統(tǒng)立即執(zhí)行，輸出信息如下：MODEL: MOD_1Split group number: 1 Series length: 48No missing data.Melard

14、s algorithm will be used for estimation.Conclusion of estimation phase.Estimation terminated at iteration number 7 because:Sum of squares decreased by less than .001 percent.FINAL PARAMETERS:Number of residuals 48Standard error 1.1996949Log likelihood -75.463915AIC 156.92783SBC 162.54143 Analysis of

15、 Variance: DF Adj. Sum of Squares Residual VarianceResiduals 45 65.099923 1.4392678 Variables in the Model: B SEB T-RATIO APPROX. PROB.AR1 .02318739 .31945836 .0725835 .94245925MA1 -.44871554 .28829314 -1.5564558 .12660552CONSTANT -.02421308 .25505018 -.0949346 .92478827The following new variables a

16、re being created: Name Label FIT_1 Fit for 樣本數(shù)據(jù) from ARIMA, MOD_1 CON ERR_1 Error for 樣本數(shù)據(jù) from ARIMA, MOD_1 CON LCL_1 95% LCL for 樣本數(shù)據(jù) from ARIMA, MOD_1 CON UCL_1 95% UCL for 樣本數(shù)據(jù) from ARIMA, MOD_1 CON SEP_1 SE of fit for 樣本數(shù)據(jù) from ARIMA, MOD_1 CON各個輸出統(tǒng)計量的意義：常數(shù)項：認為是取值恒為1的常數(shù)變量，其系數(shù)就是自變量為0時因變量的最優(yōu)預測值，也

17、稱為預測基準值。系 數(shù)：反映自變量對因變量影響的權重。標準誤：表明樣本數(shù)據(jù)的可靠性。在(殘差)參數(shù)近似服從正態(tài)分布條件下，系數(shù)加減兩倍的標準誤差近似等于總體參數(shù)95%的置信區(qū)間。其值越小，置信區(qū)間越窄；并且其對于系數(shù)的相對值越小，估計結果越精確。t統(tǒng)計量：估計系數(shù)與標準誤差的比值，檢驗變量的不相關性。一般給定5%顯著水平，則拒絕原假設的0值位于95%的置信區(qū)間外，其絕對值必大于2。t概率值：其值越小，則拒絕原假設不相關性的證據(jù)越充分。其值接近0.05與t統(tǒng)計量接近2相對應。均 值：度量變量的集中度，傳遞隨機變量的位置信息。標準差：度量變量的離散度，傳遞隨機變量的規(guī)模信息。平方和：殘差平方和是許

18、多統(tǒng)計量的組成部分，孤立考察無太大價值。準 則：信息準則AIC和SBC用于模型的選擇，越小越好，但受自由度約束較為嚴重。R2校正：是模型中自變量對因變量變動的解釋比例，度量方程預測因變量的成功程度，其是回歸標準誤差與因變量標準差比較的結果。另一個比較方法是回歸標準誤差不超過因變量均值的10%則為好的模型。DW統(tǒng)計：用于檢驗隨機誤差項是否存在序列相關。LN似然：用于模型比較和假設檢驗，越大越好。殘差圖：4. 模型檢驗檢驗新建模型的合理性。若檢驗不通過，則調(diào)整(p,q)值，重新估計參數(shù)和檢驗，反復進行直到接受為止。但模型識別、參數(shù)估計、檢驗修正三個過程之間相互作用、相互影響，有時需要交叉進行、反復

19、實驗，才能最終確定模型形式。(1)相關圖檢驗殘差白噪聲：因為白噪聲過程是序列無關的，所以白噪聲過程的自相關函數(shù)和偏自相關函數(shù)在自相關圖中均為等于0的水平直線。(2)散點圖檢驗殘差獨立性：以誤差值為縱坐標、以預測值為橫坐標，觀察散點分布的均勻性、隨機性。理想預測模型的預測誤差一定是不可預測的、無規(guī)律的、序列無關的。相應的DW統(tǒng)計量僅適用檢驗一階序列。(3)直方圖檢驗殘差零均值： 零均值僅檢驗殘差序列無關，若正態(tài)分布則檢驗獨立性。(4)概率圖檢驗殘差自相關：以顯著性水平0.05計算2()概率值，。(5)均方差檢驗預測的效果：以預測誤差的均方差最小為標準，注意預測誤差僅與預測周期有關，而與起始時刻無

20、關。 5. 模型預測預測系統(tǒng)研究對象的未來某時刻狀態(tài)。列出預測模型，計算預測值。永磁交流伺服電機位置反饋傳感器檢測相位與電機磁極相位的對齊方式2008-11-07來源：internet瀏覽：504 主流的伺服電機位置反饋元件包括增量式編碼器，絕對式編碼器，正余弦編碼器，旋轉(zhuǎn)變壓器等。為支持永磁交流伺服驅(qū)動的矢量控制，這些位置反饋元件就必須能夠為伺服驅(qū)動器提供永磁交流伺服電機的永磁體磁極相位，或曰電機電角度信息，為此當位置反饋元件與電機完成定位安裝時，就有必要調(diào)整好位置反饋元件的角度檢測相位與電機電角度相位之間的相互關系，這種調(diào)整可以稱作電角度相位初始化，也可以稱作編碼器零位調(diào)整或?qū)R。下面列出

21、了采用增量式編碼器，絕對式編碼器，正余弦編碼器，旋轉(zhuǎn)變壓器等位置反饋元件的永磁交流伺服電機的傳感器檢測相位與電機電角度相位的對齊方式。增量式編碼器的相位對齊方式 在此討論中，增量式編碼器的輸出信號為方波信號，又可以分為帶換相信號的增量式編碼器和普通的增量式編碼器，普通的增量式編碼器具備兩相正交方波脈沖輸出信號A和B，以及零位信號Z；帶換相信號的增量式編碼器除具備ABZ輸出信號外，還具備互差120度的電子換相信號UVW，UVW各自的每轉(zhuǎn)周期數(shù)與電機轉(zhuǎn)子的磁極對數(shù)一致。帶換相信號的增量式編碼器的UVW電子換相信號的相位與轉(zhuǎn)子磁極相位，或曰電角度相位之間的對齊方法如下： 1.用一個直流電源給電機的U

22、V繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 2.用示波器觀察編碼器的U相信號和Z信號； 3.調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察編碼器U相信號跳變沿，和Z信號，直到Z信號穩(wěn)定在高電平上（在此默認Z信號的常態(tài)為低電平），鎖定編碼器與電機的相對位置關系； 5.來回扭轉(zhuǎn)電機軸，撒手后，若電機軸每次自由回復到平衡位置時，Z信號都能穩(wěn)定在高電平上，則對齊有效。 撤掉直流電源后，驗證如下： 1.用示波器觀察編碼器的U相信號和電機的UV線反電勢波形； 2.轉(zhuǎn)動電機軸，編碼器的U相信號上升沿與電機的UV線反電勢波形由低到高的過零點重合，編碼器的Z信號也出現(xiàn)在

23、這個過零點上。 上述驗證方法，也可以用作對齊方法。 需要注意的是，此時增量式編碼器的U相信號的相位零點即與電機UV線反電勢的相位零點對齊，由于電機的U相反電勢，與UV線反電勢之間相差30度，因而這樣對齊后，增量式編碼器的U相信號的相位零點與電機U相反電勢的-30度相位點對齊，而電機電角度相位與U相反電勢波形的相位一致，所以此時增量式編碼器的U相信號的相位零點與電機電角度相位的-30度點對齊。 有些伺服企業(yè)習慣于將編碼器的U相信號零點與電機電角度的零點直接對齊，為達到此目的，可以： 1.用3個阻值相等的電阻接成星型，然后將星型連接的3個電阻分別接入電機的UVW三相繞組引線； 2.以示波器觀察電機

24、U相輸入與星型電阻的中點，就可以近似得到電機的U相反電勢波形； 3.依據(jù)操作的方便程度，調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置，或者編碼器外殼與電機外殼的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察編碼器的U相信號上升沿和電機U相反電勢波形由低到高的過零點，最終使上升沿和過零點重合，鎖定編碼器與電機的相對位置關系，完成對齊。 由于普通增量式編碼器不具備UVW相位信息，而Z信號也只能反映一圈內(nèi)的一個點位，不具備直接的相位對齊潛力，因而不作為本討論的話題。 絕對式編碼器的相位對齊方式 絕對式編碼器的相位對齊對于單圈和多圈而言，差別不大，其實都是在一圈內(nèi)對齊編碼器的檢測相位與電機電角度的相位。早期的絕對式編碼器會以

25、單獨的引腳給出單圈相位的最高位的電平，利用此電平的0和1的翻轉(zhuǎn)，也可以實現(xiàn)編碼器和電機的相位對齊，方法如下： 1.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 2.用示波器觀察絕對編碼器的最高計數(shù)位電平信號； 3.調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察最高計數(shù)位信號的跳變沿，直到跳變沿準確出現(xiàn)在電機軸的定向平衡位置處，鎖定編碼器與電機的相對位置關系； 5.來回扭轉(zhuǎn)電機軸，撒手后，若電機軸每次自由回復到平衡位置時，跳變沿都能準確復現(xiàn)，則對齊有效。 這類絕對式編碼器目前已經(jīng)被采用EnDAT，BiSS，Hyperface等串行協(xié)

26、議，以及日系專用串行協(xié)議的新型絕對式編碼器廣泛取代，因而最高位信號就不符存在了，此時對齊編碼器和電機相位的方法也有所變化，其中一種非常實用的方法是利用編碼器內(nèi)部的EEPROM，存儲編碼器隨機安裝在電機軸上后實測的相位，具體方法如下： 1.將編碼器隨機安裝在電機上，即固結編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸，以及編碼器外殼與電機外殼； 2.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 3.用伺服驅(qū)動器讀取絕對編碼器的單圈位置值，并存入編碼器內(nèi)部記錄電機電角度初始相位的EEPROM中； 4.對齊過程結束。 由于此時電機軸已定向于電角度相位的-30度方向，因此存入的

27、編碼器內(nèi)部EEPROM中的位置檢測值就對應電機電角度的-30度相位。此后，驅(qū)動器將任意時刻的單圈位置檢測數(shù)據(jù)與這個存儲值做差，并根據(jù)電機極對數(shù)進行必要的換算，再加上-30度，就可以得到該時刻的電機電角度相位。這種對齊方式需要編碼器和伺服驅(qū)動器的支持和配合方能實現(xiàn)，日系伺服的編碼器相位之所以不便于最終用戶直接調(diào)整的根本原因就在于不肯向用戶提供這種對齊方式的功能界面和操作方法。這種對齊方法的一大好處是，只需向電機繞組提供確定相序和方向的轉(zhuǎn)子定向電流，無需調(diào)整編碼器和電機軸之間的角度關系，因而編碼器可以以任意初始角度直接安裝在電機上，且無需精細，甚至簡單的調(diào)整過程，操作簡單，工藝性好。 如果絕對式編

28、碼器既沒有可供使用的EEPROM，又沒有可供檢測的最高計數(shù)位引腳，則對齊方法會相對復雜。如果驅(qū)動器支持單圈絕對位置信息的讀出和顯示，則可以考慮： 1.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 2.利用伺服驅(qū)動器讀取并顯示絕對編碼器的單圈位置值； 3.調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置； 4.經(jīng)過上述調(diào)整，使顯示的單圈絕對位置值充分接近根據(jù)電機的極對數(shù)折算出來的電機-30度電角度所應對應的單圈絕對位置點，鎖定編碼器與電機的相對位置關系； 5.來回扭轉(zhuǎn)電機軸，撒手后，若電機軸每次自由回復到平衡位置時，上述折算位置點都能準確復現(xiàn)，則對齊有效。 如

29、果用戶連絕對值信息都無法獲得，那么就只能借助原廠的專用工裝，一邊檢測絕對位置檢測值，一邊檢測電機電角度相位，利用工裝，調(diào)整編碼器和電機的相對角位置關系，將編碼器相位與電機電角度相位相互對齊，然后再鎖定。這樣一來，用戶就更加無從自行解決編碼器的相位對齊問題了。 個人推薦采用在EEPROM中存儲初始安裝位置的方法，簡單，實用，適應性好，便于向用戶開放，以便用戶自行安裝編碼器，并完成電機電角度的相位整定。 正余弦編碼器的相位對齊方式 普通的正余弦編碼器具備一對正交的sin，cos 1Vp-p信號，相當于方波信號的增量式編碼器的AB正交信號，每圈會重復許許多多個信號周期，比如2048等；以及一個窄幅的

30、對稱三角波Index信號，相當于增量式編碼器的Z信號，一圈一般出現(xiàn)一個；這種正余弦編碼器實質(zhì)上也是一種增量式編碼器。另一種正余弦編碼器除了具備上述正交的sin、cos信號外，還具備一對一圈只出現(xiàn)一個信號周期的相互正交的1Vp-p的正弦型C、D信號，如果以C信號為sin，則D信號為cos，通過sin、cos信號的高倍率細分技術，不僅可以使正余弦編碼器獲得比原始信號周期更為細密的名義檢測分辨率，比如2048線的正余弦編碼器經(jīng)2048細分后，就可以達到每轉(zhuǎn)400多萬線的名義檢測分辨率，當前很多歐美伺服廠家都提供這類高分辨率的伺服系統(tǒng)，而國內(nèi)廠家尚不多見；此外帶C、D信號的正余弦編碼器的C、D信號經(jīng)過

31、細分后，還可以提供較高的每轉(zhuǎn)絕對位置信息，比如每轉(zhuǎn)2048個絕對位置，因此帶C、D信號的正余弦編碼器可以視作一種模擬式的單圈絕對編碼器。 采用這種編碼器的伺服電機的初始電角度相位對齊方式如下： 1.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 2.用示波器觀察正余弦編碼器的C信號波形； 3.調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察C信號波形，直到由低到高的過零點準確出現(xiàn)在電機軸的定向平衡位置處，鎖定編碼器與電機的相對位置關系； 5.來回扭轉(zhuǎn)電機軸，撒手后，若電機軸每次自由回復到平衡位置時，過零點都能準確復現(xiàn)，則對齊有效。 撤

32、掉直流電源后，驗證如下： 1.用示波器觀察編碼器的C相信號和電機的UV線反電勢波形； 2.轉(zhuǎn)動電機軸，編碼器的C相信號由低到高的過零點與電機的UV線反電勢波形由低到高的過零點重合。 這種驗證方法，也可以用作對齊方法。 此時C信號的過零點與電機電角度相位的-30度點對齊。如果想直接和電機電角度的0度點對齊，可以考慮： 1.用3個阻值相等的電阻接成星型，然后將星型連接的3個電阻分別接入電機的UVW三相繞組引線； 2.以示波器觀察電機U相輸入與星型電阻的中點，就可以近似得到電機的U相反電勢波形； 3.調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察編碼器的C相信號由低到高的過零點和電機U相

33、反電勢波形由低到高的過零點，最終使2個過零點重合，鎖定編碼器與電機的相對位置關系，完成對齊。 由于普通正余弦編碼器不具備一圈之內(nèi)的相位信息，而Index信號也只能反映一圈內(nèi)的一個點位，不具備直接的相位對齊潛力，因而在此也不作為討論的話題。 如果可接入正余弦編碼器的伺服驅(qū)動器能夠為用戶提供從C、D中獲取的單圈絕對位置信息，則可以考慮： 1.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 2.利用伺服驅(qū)動器讀取并顯示從C、D信號中獲取的單圈絕對位置信息； 3.調(diào)整旋變軸與電機軸的相對位置； 4.經(jīng)過上述調(diào)整，使顯示的絕對位置值充分接近根據(jù)電機的極對

34、數(shù)折算出來的電機-30度電角度所應對應的絕對位置點，鎖定編碼器與電機的相對位置關系； 5.來回扭轉(zhuǎn)電機軸，撒手后，若電機軸每次自由回復到平衡位置時，上述折算絕對位置點都能準確復現(xiàn)，則對齊有效。 此后可以在撤掉直流電源后，得到與前面基本相同的對齊驗證效果： 1.用示波器觀察正余弦編碼器的C相信號和電機的UV線反電勢波形； 2.轉(zhuǎn)動電機軸，驗證編碼器的C相信號由低到高的過零點與電機的UV線反電勢波形由低到高的過零點重合。 如果利用驅(qū)動器內(nèi)部的EEPROM等非易失性存儲器，也可以存儲正余弦編碼器隨機安裝在電機軸上后實測的相位，具體方法如下： 1.將正余弦隨機安裝在電機上，即固結編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸，以

35、及編碼器外殼與電機外殼； 2.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 3.用伺服驅(qū)動器讀取由C、D信號解析出來的單圈絕對位置值，并存入驅(qū)動器內(nèi)部記錄電機電角度初始安裝相位的EEPROM等非易失性存儲器中； 4.對齊過程結束。 由于此時電機軸已定向于電角度相位的-30度方向，因此存入的驅(qū)動器內(nèi)部EEPROM等非易失性存儲器中的位置檢測值就對應電機電角度的-30度相位。此后，驅(qū)動器將任意時刻由編碼器解析出來的與電角度相關的單圈絕對位置值與這個存儲值做差，并根據(jù)電機極對數(shù)進行必要的換算，再加上-30度，就可以得到該時刻的電機電角度相位。 這種

36、對齊方式需要伺服驅(qū)動器的在國內(nèi)和操作上予以支持和配合方能實現(xiàn)，而且由于記錄電機電角度初始相位的EEPROM等非易失性存儲器位于伺服驅(qū)動器中，因此一旦對齊后，電機就和驅(qū)動器事實上綁定了，如果需要更換電機、正余弦編碼器、或者驅(qū)動器，都需要重新進行初始安裝相位的對齊操作，并重新綁定電機和驅(qū)動器的配套關系。 旋轉(zhuǎn)變壓器的相位對齊方式 旋轉(zhuǎn)變壓器簡稱旋變，是由經(jīng)過特殊電磁設計的高性能硅鋼疊片和漆包線構成的，相比于采用光電技術的編碼器而言，具有耐熱，耐振。耐沖擊，耐油污，甚至耐腐蝕等惡劣工作環(huán)境的適應能力，因而為武器系統(tǒng)等工況惡劣的應用廣泛采用，一對極（單速）的旋變可以視作一種單圈絕對式反饋系統(tǒng)，應用也最

37、為廣泛，因而在此僅以單速旋變?yōu)橛懻搶ο?，多速旋變與伺服電機配套，個人認為其極對數(shù)最好采用電機極對數(shù)的約數(shù)，一便于電機度的對應和極對數(shù)分解。 旋變的信號引線一般為6根，分為3組，分別對應一個激勵線圈，和2個正交的感應線圈，激勵線圈接受輸入的正弦型激勵信號，感應線圈依據(jù)旋變轉(zhuǎn)定子的相互角位置關系，感應出來具有SIN和COS包絡的檢測信號。旋變SIN和COS輸出信號是根據(jù)轉(zhuǎn)定子之間的角度對激勵正弦信號的調(diào)制結果，如果激勵信號是sint，轉(zhuǎn)定子之間的角度為，則SIN信號為sintsin，則COS信號為sintcos，根據(jù)SIN，COS信號和原始的激勵信號，通過必要的檢測電路，就可以獲得較高分辨率的位置

38、檢測結果，目前商用旋變系統(tǒng)的檢測分辨率可以達到每圈2的12次方，即4096，而科學研究和航空航天系統(tǒng)甚至可以達到2的20次方以上，不過體積和成本也都非?？捎^。 商用旋變與伺服電機電角度相位的對齊方法如下： 1.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出； 2.然后用示波器觀察旋變的SIN線圈的信號引線輸出； 3.依據(jù)操作的方便程度，調(diào)整電機軸上的旋變轉(zhuǎn)子與電機軸的相對位置，或者旋變定子與電機外殼的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察旋變SIN信號的包絡，一直調(diào)整到信號包絡的幅值完全歸零，鎖定旋變； 5.來回扭轉(zhuǎn)電機軸，撒手后，若電機軸每次自由回復到平衡位置時，信號包絡的幅

39、值過零點都能準確復現(xiàn)，則對齊有效 。 撤掉直流電源，進行對齊驗證： 1.用示波器觀察旋變的SIN信號和電機的UV線反電勢波形； 2.轉(zhuǎn)動電機軸，驗證旋變的SIN信號包絡過零點與電機的UV線反電勢波形由低到高的過零點重合。 這個驗證方法，也可以用作對齊方法。 此時SIN信號包絡的過零點與電機電角度相位的-30度點對齊。如果想直接和電機電角度的0度點對齊，可以考慮： 1.用3個阻值相等的電阻接成星型，然后將星型連接的3個電阻分別接入電機的UVW三相繞組引線； 2.以示波器觀察電機U相輸入與星型電阻的中點，就可以近似得到電機的U相反電勢波形； 3.依據(jù)操作的方便程度，調(diào)整編碼器轉(zhuǎn)軸與電機軸的相對位置

40、，或者編碼器外殼與電機外殼的相對位置； 4.一邊調(diào)整，一邊觀察旋變的SIN信號包絡的過零點和電機U相反電勢波形由低到高的過零點，最終使這2個過零點重合，鎖定編碼器與電機的相對位置關系，完成對齊。 需要指出的是，在上述操作中需有效區(qū)分旋變的SIN包絡信號中的正半周和負半周。由于SIN信號是以轉(zhuǎn)定子之間的角度為的sin值對激勵信號的調(diào)制結果，因而與sin的正半周對應的SIN信號包絡中，被調(diào)制的激勵信號與原始激勵信號同相，而與sin的負半周對應的SIN信號包絡中，被調(diào)制的激勵信號與原始激勵信號反相，據(jù)此可以區(qū)別和判斷旋變輸出的SIN包絡信號波形中的正半周和負半周。對齊時，需要取sin由負半周向正半周過渡點對應的SIN包絡信號的過零點，如果取反了，或者未加準確判斷的話，對齊后的電角度有可能錯位180度，從而造成速度外環(huán)進入正反饋。如果可接入旋變的伺服驅(qū)動器能夠為用戶提供從旋變信號中獲取的與電機電角度相關的絕對位置信息，則可以考慮： 1.用一個直流電源給電機的UV繞組通以小于額定電流的直流電，U入，V出，將電機軸定向至一個平衡位置； 2.利用伺服驅(qū)動器讀取并顯示從旋變信號中獲取的與電機電角度相關的絕對位置信息；