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    描述

    引言

    A/D转换电路是数据采集系统中的重要部分,也是计算机应用系统中一种重要的功能接口。目前市场上有两种常用的A/D转换芯片,一类是逐次逼近式的,如AD1*,其特点是转换速度较高,功率较低。另一类是双积分式的,如ICL7135,其特点是转换精度高、抗干扰能力强。但高位数的A/D转换器价格相对较高。本文介绍的一种基于单片机的高精度、双积分型A/D转换电路,具有电路体积小、成本低、性价比高、结构简单、调试容易和工作可靠等特点,有很好的实际应用价值。

    1 双积分式ADC基本原理

    双积分式ADC的基本电路如图1所示,运放A 1、R、C用来组成积分器,运放A2作为比较器。电路先对未知的模拟输入电压U1进行固定时间T1的积分,然后转为对标准电压U0进行反向积分,直到积分输出返回起始值,反向积分时间为T0。如图2所示,输入电压U1越大,则反向积分时间越长。整个采样期间,积分电容C上的充电电荷等于放电电荷,因而有由于U0及T1均为常数,因而反向积分时间T0与输入模拟电压U1成正比,此期问单片机的内部计数器计数值与信号电压的大小成正比,此计数值就是U1所对应的数字量。

    3aca5a86df0823d25506083e170bd4df.png

    2 实用双积分A/D转换电路

    694203579816b6af06af4efe5043db1b.png

    1)硬件电路图

    如图3所示,运放A1、R、C构成积分电路,C常取0.22μF的聚丙烯电容,R常取500kΩ左右,A2是电压跟随器,为电路提供稳定的比较电压,运放 A3作为电压比较器,保证A/D转换电平迅速翻转,CD4051是多路选择开关,单片机P1.0、P1.1、P1.2作为输出端口,控制其地址选择端A、 B、C选择不同的通道输入到积分器A1,U为将要进行A/D转换的模拟输入电压,Uin为积分器的输入电压,U0为比较电压,U1为基准电压,为使A/D 转换结果具有更高的精度,基准电路应该提供精确的电压,建议使用精度为1%的精密电阻,单片机使用89C51,其内部定时器T0为积分电路提供精确的时间定时,计数器T1用来记录反向积分时间,INT0用来检测比较器电平变化。所需测量的模拟输入信号和零点参考电压以及基准电压接到多路选择开关的输入端,通过单片机中的程序控制,轮流选择接入各路输入信号,通过积分电路分别和固定电压进行定时或定值积分。

    1657e09c0f13d7b85150877df5187255.png

    积分电路的输出信号作为比较器的输入信号与比较电压进行比较,当比较器输出翻转信号时,CPU计数器停止计数,从而获得零点参考电压的计数值,对这个数据进行处理计算后,完成A/D转换。

    2)转换过程

    为了给积分电路提供积分零点,在系统上电阶段,积分电路先接通GND,待比较器输出为低电平时,再对积分电路进行一段时间的放电,以使得积分电容零电荷。因此双积分电路的工作过程分为三个阶段:

    (1)清零阶段:当比较器输出低电平时,积分电容上*了大量电荷,必须对其放电为后续的A/D转换提供精确的零起始点。即对U0进行定值积分,由

    3c125c20b0ad4dd20bc6c90b2bb5d247.png

    其中T1、U0、R、C、U1均为常数,即对零电平的积分时间T0与模拟输入电压U成正比,T0即为所求值。具体转换波形如图4所示。

    08493f3bbe85a6c025aefa1d615b4369.png

    3)软件设计

    单片机内部定时器T0分别控制对基准电压和模拟电压的定时积分,计数器T1用来记录反向积分时间,P1.0、P1.1、P1.2控制多路选择开关的通道,且单片机以查询方式检测比较器的输出电平。以上分析可知该系统A/D转换流程图如图5所示。

    18940251776bb7070aeb855beeff42c3.png

    3 电路特点分析

    由上述分析可知,模拟电压U大于基准电压U1时,在对模拟电压U定时积分后对零电平进行定值积分,波形图如图4所示。而当模拟电压U小于基准电压U1时,在对模拟电压U定时积分后应对U0进行定值积分,只需在软件设计上加以区别或提供负值的基准电压即可。本电路充分利用了单片机成本低廉、可靠性高的优势,主要元件仅仅为一个单片机89C5 1、一个多通道模拟开关CD4051、一个四运放LM324,因而结构简单,性价比高。实际应用表明,此双积分型A/D转换器的特点是工作性能稳定并且抗干扰能力比较强,但从原理分析可知,该电路存在固有的延迟,因此不适合采集连续快速变化的信号。

    4 结束语

    本设计电路保留了双积分A/D转换的主要特点,且整个电路构成的成本非常低廉。只要合理选择、调整电路参数,减少数据处理误差,就可以进一步提高转换精度和速度,且具有转换过程简单、转换精度高和成本低等突出的特点。因此在数据采集系统及其他应用系统中有很好的使用价值。

    本文创新点:本文采用了多路选择开关CD4051实现了积分器输入变量的转换,单片机控制其通道的选择,完成了清零、积分、比较各环节,完成双积分A/D,此电路具有结构简单,成本低廉,稳定性好的特点。

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    该示例说明了如何训练深度确定性策略梯度(DDPG)智能体来控制以MATLAB®为模型的二阶动态系统。

    有关DDPG智能体的详细信息,请参阅深度确定性策略梯度智能体。 有关显示如何在Simulink®中训练DDPG智能体的示例,请参阅训练DDPG智能体平衡摆

    双积分器的MATLAB环境

    此示例的强化学习环境是具有增益的二阶双积分器系统。 训练目标是通过施加力输入来控制介质在二阶系统中的位置。
    在这里插入图片描述
    对于这种环境:

    1. 从4到4单位之间的初始位置开始。
    2. 从介质到环境的力作用信号是2到2N。
    3. 从环境中观察到的是质量的位置和速度。
    4. 如果质量从原来的位置移动超过5米或如果x <0.01,则episode 终止。
    5. 每一步提供的奖励r(t)是r(t)的离散化
      在这里插入图片描述

    这里:

    1. x是质量的状态向量。

    2. u是施加到介质上的力。

    3. Q是控制性能的权重; Q = [10 0; 0 1]。

    4. R是控制作用的权重; R = 0.01。

    创建环境接口

    为双积分器系统创建一个预定义的环境接口。

    env = rlPredefinedEnv("DoubleIntegrator-Continuous")
    

    在这里插入图片描述

    env.MaxForce = Inf;
    

    接口具有连续的作用空间,智能体可以在其中对介质施加从-Inf到Inf的力值。

    从环境接口获取观察和动作信息。

    obsInfo = getObservationInfo(env);
    numObservations = obsInfo.Dimension(1);
    actInfo = getActionInfo(env);
    numActions = numel(actInfo);
    

    固定随机发生器种子的重现性。

    rng(0)
    

    创建DDPG智能体

    DDPG智能体使用评论者价值函数表示法,根据给定的观察和操作来估算长期奖励。 要创建评论者,首先要创建一个具有两个输入(状态和动作)和一个输出的深度神经网络。 有关创建神经网络值函数表示的更多信息,请参见创建策略和值函数表示

    statePath = imageInputLayer([numObservations 1 1],'Normalization','none','Name','state');
    actionPath = imageInputLayer([numActions 1 1],'Normalization','none','Name','action');
    commonPath = [concatenationLayer(1,2,'Name','concat')
                 quadraticLayer('Name','quadratic')
                 fullyConnectedLayer(1,'Name','StateValue','BiasLearnRateFactor',0,'Bias',0)];
    
    criticNetwork = layerGraph(statePath);
    criticNetwork = addLayers(criticNetwork,actionPath);
    criticNetwork = addLayers(criticNetwork,commonPath);
    
    criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'state','concat/in1');
    criticNetwork = connectLayers(criticNetwork,'action','concat/in2');
    

    查看评论者网络配置。

    figure
    plot(criticNetwork)
    

    在这里插入图片描述
    使用rlRepresentationOptions指定评论者表示的选项。

    criticOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',5e-3,'GradientThreshold',1);
    

    使用指定的神经网络和选项创建评论者表示。 您还必须指定评论者的操作和观察信息,这些信息是从环境界面获得的。 有关更多信息,请参见rlQValueRepresentation

    critic = rlQValueRepresentation(criticNetwork,obsInfo,actInfo,'Observation',{'state'},'Action',{'action'},criticOpts);
    

    DDPG智能体使用行动者表示来决定要采取的行动(在给定的观察结果中)。 要创建行动者,首先要创建一个具有一个输入(观察)和一个输出(动作)的深度神经网络。

    以类似于评论者的方式构造行动者。

    actorNetwork = [
        imageInputLayer([numObservations 1 1],'Normalization','none','Name','state')
        fullyConnectedLayer(numActions,'Name','action','BiasLearnRateFactor',0,'Bias',0)];
    
    actorOpts = rlRepresentationOptions('LearnRate',1e-04,'GradientThreshold',1);
    
    actor = rlDeterministicActorRepresentation(actorNetwork,obsInfo,actInfo,'Observation',{'state'},'Action',{'action'},actorOpts);
    

    要创建DDPG智能体,请首先使用rlDDPGAgentOptions指定DDPG智能体选项。

    agentOpts = rlDDPGAgentOptions(...
        'SampleTime',env.Ts,...
        'TargetSmoothFactor',1e-3,...
        'ExperienceBufferLength',1e6,...
        'DiscountFactor',0.99,...
        'MiniBatchSize',32);
    agentOpts.NoiseOptions.Variance = 0.3;
    agentOpts.NoiseOptions.VarianceDecayRate = 1e-6;
    

    使用指定的评论者表示,评论者表示和智能体选项创建DDPG智能体。 有关更多信息,请参见rlDDPGAgent

    agent = rlDDPGAgent(actor,critic,agentOpts);
    

    训练智能体

    要训练智能体,请首先指定训练选项。 对于此示例,使用以下选项。

    1. 在训练环节中最多运行1000 episodes,每个episode最多持续200个时间步。

    2. 在“情节管理器”对话框中显示训练进度(设置“Plots ”选项),并禁用命令行显示(设置“Verbose ”选项)。

    3. 当智能体收到的移动平均累计奖励大于–66时,请停止训练。 在这一点上,智能体可以用最小的控制力来控制质量块的位置。

    有关更多信息,请参见rlTrainingOptions

    trainOpts = rlTrainingOptions(...
        'MaxEpisodes', 5000, ...
        'MaxStepsPerEpisode', 200, ...
        'Verbose', false, ...
        'Plots','training-progress',...
        'StopTrainingCriteria','AverageReward',...
        'StopTrainingValue',-66);
    

    您可以在训练或仿真过程中使用绘图功能来可视化双积分器环境。

    plot(env)
    

    在这里插入图片描述
    使用训练功能训练智能体。 训练此智能体是一个需要大量时间才能完成的计算密集型过程。 为了节省运行本示例的时间,请通过将doTraining设置为false来加载预训练的智能体。 要自己训练智能体,请将doTraining设置为true。

    doTraining = false;
    if doTraining
        % Train the agent.
        trainingStats = train(agent,env,trainOpts);
    else
        % Load the pretrained agent for the example.
        load('DoubleIntegDDPG.mat','agent');
    end
    

    在这里插入图片描述

    DDPG智能体仿真

    要验证受过训练的智能体的性能,请在双集成器环境中对其进行仿真。 有关智能体模拟的更多信息,请参见rlSimulationOptionssim

    simOptions = rlSimulationOptions('MaxSteps',500);
    experience = sim(env,agent,simOptions);
    

    在这里插入图片描述

    totalReward = sum(experience.Reward)
    

    在这里插入图片描述

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    计算机控制系统 第七章习题

    第七章习题 7.1 已知下列脉冲传递函数,试写出系统的动态方程,并 画出系统的状态结构图。 (1) (2) 7.2 求下述脉冲传递函数所述系统的状态空间表达式,并 画出系统的方块图。 7.3 已知系统脉冲传递函数矩阵 写出系统的状态方程和输出方程。 7.4 已知齐次状态方程 求此离散状态方程的解。 7.5 已知线性定常离散系统的动态方程为 写出相应的脉冲传递函数和脉冲响应序列。 7.6 判别下列系统的能控性和能观性。 (1) (2) 7.7 判别下图所示系统的能控性。 7.8 给定线性定常离散系统 确定a、b、c、d在什么条件下,系统是状态完全能控和 完全能观测的。 7.9 对习题7.5中所给定的系统,设计状态反馈增益矩阵K 使闭环系统的单位阶跃响应是无振荡的。 7.10 给定被控对象 确定状态反馈增益矩阵K,使系统具有闭环极点: 7.11 给定被控对象 试确定状态反馈增益 ,使得由 与被控对象构成的闭环控制系统的极点为: 7.12 给定被控对象 试确定输出反馈增益F,使得由控制 和被控对 象构成的闭环系统的特征值为 7.13 在单输入单输出系统 用状态反馈法将闭环极点配置在 求所用的反馈矩阵K。 7.14求出双积分系统控制对象的离散状态方程,设计全维 状态观测器,并把观测器特征方程的两个根配置在原点。 (T=0.1s) 。 7.15 针对下述被控对象,设计一个特征值为 的全维状态观测器。 7.16 针对下述被控对象,设计一个特征值为零的全维状 态观测器。 7.17 给定被控系统 设计一个所有特征值均为0.5的全维状态观测器。 7.18 给定伺服系统状态方程为 (1)设计全维状态观测器,要求观测器特征根为两相等 实根,该实根所对应的相应衰减速率是原系统衰减速率 的4倍。 (2)设计降维状态观测器,要求观测器极点位于原点处。 7.19 针对下述被控对象,设计一个特征值 的 降维状态观测器。 7.20 试设计下列三阶双输出被控对象的特征值 的一阶状态观测器。 * * 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题 第七章习题

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    来源:传动网

    伺服系统既可以是开环控制方式,也可以是闭环控制方式。本文按后者叙述。

    一、伺服系统简述

    伺服系统(servomechanism)指经由闭环控制方式达到对一个机械系统的位置、速度和加速度的控制。 一个伺服系统的构成包括被控对象、执行器和控制器(负载、伺服电动机和功率放大器、控制器和反馈装置)。
    1. 执行器的功能在于提供被控对象的动力,其构成主要包括伺服电动机和功率放大器,伺服电动机包括反馈装置如光电编码器、旋转编码器或光栅等(位置传感器)。

    2. 控制器的功能在于提供整个伺服系统的闭环控制如转矩控制、速度控制、位置控制等,伺服驱动器通常包括控制器和功率放大器。

    3. 反馈装置除了位置传感器,可能还需要电压、电流和速度传感器。

    下图为一般工业用伺服系统的组成框图,其中红色为伺服驱动器组成部分,黄色为伺服电机组成部分。 2b41538260882372b8fcfbc41b27838c.png
    “伺服”——词源于希腊语“奴隶”的意思。人们想把“伺服机构”当成一个得心应手的驯服工具,服从控制信号的要求而动作:在讯号来到之前,转子静止不动;讯号来到之后,转子立即转动;当讯号消失,转子能即时自行停转。由于它的“伺服”性能,因此而得名——伺服系统。

    二、常用参数

    1、伺服电机铭牌参数

    1. 法兰尺寸
    2. 电机极对数
    3. 电机额定输出功率
    4. 电源电压规格:单相/三相
    5. 电机惯量:分为大、中、小惯量,指的是转子本身的惯量,从响应角度来讲,电机的转子惯量应小为好;从负载角度来看,电机的转自惯量越大越好
    6. 电机出轴类型:键槽、扁平轴、光轴、减速机适配…
    7. 电机动力线定义:U: RED V:BLACK W: WHITE
    8. 额定转速
    9. 编码器线数:2500/1250/1000/17B/20B
    法兰是轴与轴之间相互连接的零件,用于管端之间的连接。

    2、伺服驱动器铭牌参数

    1. 额定输出功率
    2. 电源电压规格
    3. 编码器线数

    3、伺服系统的性能指标

    1. 检测误差:包括给定位置传感器和反馈位置传感器的误差,传感器本身固有,无法克服;
    2. 系统误差:系统类型决定了系统误差。
      只要p+q>0,对阶跃输入信号就有足够的跟踪能力;对于速度输入信号,I型系统跟踪能力大幅削弱,跟随误差与开环传递函数的比例系数成反比,II型仍具有优良跟踪能力;对于加速度输入信号,仅II型系统能勉强跟随。

    三、伺服电机相关

    1、伺服电机的选型

    1. 系统精度:需综合考虑转子转动惯量、电动机类型、转矩抖动等
    2. 电动机功率:负载方式及大小计算输出力矩
    3. 电动转速
    4. 选配刹车:刹车用来在电机停止时候锁定位置,不让电机由于外力作用发生运动;并非在运行时刹车。
    5. 过载能力

    2、伺服电机的反馈装置/电机转一圈所需脉冲数

    伺服系统常用的检测元件以光电编码器最为常见。 b68509bcfe2d5b19930e7a47384cecfa.png 编码器(encoder)是将信号(如比特流)或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备。
    根据检测原理,编码器可分为光学式、磁式、感应式和电容式。根据其刻度方法及信号输出形式,可分为增量式、绝对式以及混合式三种。增量式:每转过单位的角度就发出一个脉冲信号绝对式:就是对应一圈,每个基准的角度发出一个唯一与该角度对应二进制的数值,通过外部记圈器件可以进行多个位置的记录和测量
    编码器和电流环没有任何联系,它的采样来自于电机的转动。
    编码器线数:即编码器分辨率,也即一转所发出的脉冲数,例如2500线表示转一圈需要发送2500个脉冲,这说明伺服电机转一圈所需脉冲数是固定的,且与电机自带编码器参数相关。
    可以发现线数有两种,一种类似2500线、1600线等,一种为17位(17B)、20位(20B)等。前者为增量式编码器线数,后者为绝对式编码器线数,17B表示一转所需的脉冲数为2^17即131 072个脉冲。

    四、伺服驱动器控制原理

    运动伺服一般都是三环控制系统,从内到外依次是电流环、速度环和位置环。
    伺服的控制方式有3种,分别是位置控制、速度控制和转矩控制。 1、转矩 控制(电流环/单环 控制):转矩控制方式是通过外部模拟量的输入或直接的地址的赋值来设定电机轴对外的输出转矩的大小。可以通过即时的改变模拟量的设定来改变设定的力矩大小,也可通过通讯方式改变对应的地址的数值来实现。主要应用于需要严格控制转矩的场合,在转矩模式下驱动器的运算最小,动态响应最快。
    单环控制难以满足伺服系统的动态要求,一般不采用。 2、速度 控制(速度环、电流环/双环 控制):通过模拟量的输入或脉冲的频率都可以进行转动速度的控制。速度控制包含了速度环和电流环。任何模式都必须使用电流环,电流环是控制的跟本。3、位置控制(三环控制):伺服中最常用的控制。位置控制模式一般是通过外部输入的脉冲的频率来确定转动速度的大小,通过脉冲的个数来确定转动的角度(类似步进电机),也有些伺服可以通过通讯方式直接对速度和位移进行赋值(外部模拟量的输入)。由于位置模式可以对速度和位置都有很严格的控制,所以一般应用于定位装置。
    位置控制模式下系统进行了所有 3 个环的运算,此时的系统运算量最大,动态响应速度也最慢。
    转矩控制:是指伺服驱动器仅对电机的转矩进行控制
    速度控制:是指驱动器仅对电机的转速和转矩进行控制
    位置控制:是指驱动器对电机的转速、转角和转矩进行控制
    5f7d4e22dda76cf245a45cda54afd2b7.png APR——位置调节器;ASR——速度调节器;ACR——电流调节器 4、三环就是3个闭环负反馈PID调节系统。 第一环为电流环,最内环 。此环完全在伺服驱动器内部进行,其PID常数已被设定,无需更改。电流环的输入是速度环PID调节后的输出,电流环的输出就是电机的每相的相电流。**电流环的功能为对输入值和电流环反馈值的差值进行PD/PID调节。**电流环的反馈来自于驱动器内部每相的霍尔元件。电流闭环控制可以抑制起、制动电流,加速电流的响应过程。 第二环为速度环,中环。 速度环的输入就是位置环PID调节后的输出以及位置设定的前馈值。**电流环的功能为对输入值和速度环反馈值的差值进行PI调节。**速度环的反馈来自于编码器的反馈后的值经过“速度运算器”的计算后得到的。 第三环为位置环,最外环。 位置环的输入就是外部的脉冲。**位置环的功能为对输入值和位置环反馈值的差值进行P调节。**位置环的反馈来自于编码器反馈的脉冲信号经过“偏差计数器”的计算后得到的。位置调节器APR其输出限幅值是电流的最大值,决定着电动机的最高转速。 位置环、速度环的参数调节没有什么固定的数值,由很多因素决定。 1795fbb6c936e593c1d51bee7f886d14.png 多环控制系统调节器的设计方法是从内环到外环,逐个设计各环调节器,使每个控制环都是稳定的,从而保证整个控制系统的稳定性;每个环节都有自己的控制对象,分工明确,易于调整。这种设计的缺点在于对最外环控制作用的响应不会很快

    5、伺服系统的增益参数

    按照设备需求选择,选择好合适的控制模式后,需要对伺服增益参数进行合理的调整。使得伺服驱动器能快速、准确的驱动电机,最大限度发挥机械性能。伺服增益通过多个参数进行调整,它们之间会相互影响。
    1. 位置比例增益:设置值越大,增益越高,刚度越大,相同频率指令脉冲条件下,位置滞后量越小。但数值太大可能会引起振荡或超调;
    2. 位置前馈增益:位置环的前馈增益大,控制系统的高速响应特性提高,但会使系统的位置不稳定,容易产生振荡;
    3. 速度比例增益:设置值越大,增益越高,刚度越大,相同频率指令脉冲条件下,速度滞后量越小。但数值太大可能会引起振荡或超调;
    4. 速度积分时间常数:设置值越小,积分速度越快。
    5. 速度反馈滤波因子:数值越大,截止频率越低,电机产生的噪音越小;数值越小,截止频率越高,速度反馈响应越快。
    6. 最大输出转矩设置

    五、伺服系统的设计

    根据伺服电动机的种类,伺服系统可分为直流和交流两大类。采用电流闭环控制后,二者具有相同的控制对象数学模型。因此可用相同的方法设计交流或直流伺服系统。 对于闭环伺服控制系统,常用串联校正或并联校正方式进行动态性能的调节。校正装置串联配置在前向通道的校正方式称为串联校正,一般把串联校正单元称作调节器,所以又称调节器校正;若校正装置与前向通道并行,称为并联校正。

    调节器校正:常用的调节器有PD调节器、PI调节器和PID调节器。设计中根据实际伺服系统的特征进行选择。

    六、系统接线及面板设置

    此处仅作概述。
    系统接线 e877bec08ca20d99b1e99c8cdfed61e6.png 面板设置 9732a4d108270846d775fad68553d510.png

    七、伺服电动机与其它电动机的辨析

    1、伺服电动机与普通电动机的区别

    1. 普通电动机(有刷)多运行于开环控制,伺服电动机运行于闭环控制。
    2. 伺服电动机动态性高
    3. 伺服电动机启动转矩大、调速范围宽
    4. 伺服电动机结构紧凑
    5. 伺服电动机定子散热方便

    2、伺服电动机与舵机的区别

    舵机相当于简化版的完整的伺服系统。
    伺服电机都是三环控制,即电流环、速度环、位置环;舵机只检测位置环(一般用电位器)。

    3、伺服电动机与步进电动机的区别

    1. 步进电机多运行于开环控制,伺服电动机运行于闭环控制。(使用步进电机的场合,要么不需要位置反馈,要么在其他设备上进行位置反馈)
    2. 伺服电机控制精度和定位高于步进电机
    3. 伺服电机低频特性好,过载能力大,响应时间短
    4. 伺服电机调速范围大于步进电动机
    5. 步进电机只能接受脉冲信号,二私服电动机可以接受模拟信号、脉冲信号和总线通信信号
    伺服电机和步进电机常被搞混,二者外形相似,区别点在于伺服电机尾部的反馈装置;此外步进电机一般都是一个引出线端,伺服电机由于带编码器所以有2个引线输出端(编码线和动力线)。
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