DRS2800系列变频器参数功能详解

0 下载量 182 浏览量 更新于2024-07-14 收藏 1.41MB PDF 举报
"参数功能介绍6(34-69).其他知识" 这篇文档详细阐述了DRS2800系列变频器的参数功能介绍,主要涵盖了变频器参数的分类、功能代码、参数名称、调节范围、最小单位、出厂设定、运行更改属性以及通信地址等方面的内容。这一部分是第四章的延续,旨在帮助用户根据具体应用需求来调整变频器的各项参数,以优化设备性能。 首先,变频器的参数分为不同的功能组,每个功能组都有特定的功能代码编号,这便于用户查找和设置。例如,P.000是运行命令方式选择,它决定了变频器接受运行命令的来源,可以选择键盘控制、外部控制端子或串行通信端口,并且可以在运行状态下进行更改。 接着,P.001是频率设定选择通道,它定义了频率设定值的输入源,包括键盘数字设定、电位器设定、模拟电压信号、模拟电流信号、脉冲信号或串行通信等。用户可以根据实际操作需求选择合适的方式,其出厂设定通常为操作键盘数字设定。 P.002是数字预置频率设定,允许用户预设一个固定的频率值,范围从0.00Hz到变频器的上限频率,最小单位为0.01Hz。这个参数在某些需要固定运行频率的应用场景中非常有用,且可以运行时更改。 此外,文档还提到了运行更改属性,指出哪些参数可以在运行和停止状态下都可以更改,哪些只能在停止状态下更改,以及哪些是厂家保留参数,用户不能自行修改。通信地址列则用于在与上位机通信时识别和访问各个功能参数,这对于远程监控和自动化系统集成至关重要。 这份资料提供了DRS2800系列变频器参数设置的全面指南,帮助用户理解并有效地调整变频器的运行参数,从而更好地适应不同负载和控制需求。通过详细解读这些参数,用户能够更深入地了解变频器的工作原理,并提升设备的运行效率和稳定性。

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传