3. 伺服电机与编码器选型
伺服系统的性能上限，往往在选型阶段就已经被决定。驱动器再先进，如果电机惯量、转矩或编码器分辨率与机械负载不匹配，调试阶段就会反复出现定位超调、低速爬行、过载报警等问题。本节围绕三菱MR-J系列常用的HG-KR、HG-SR系列电机，说明其特性差异、编码器接口选择，以及电机与驱动器容量匹配的完整计算方法。
一、HG-KR与HG-SR的定位差异
HG-KR属于低惯量、小容量系列，常见规格覆盖50W至750W，转子惯量小、响应快，适合高频启停、短行程往复的场合，例如贴片机吸嘴轴、小型XY平台、电子凸轮从动轴。它的优势是加速能力强，但抗扰动能力相对弱，负载惯量比不宜过大，通常建议控制在10倍以内，高动态场合甚至要求5倍以内。
HG-SR属于中惯量、中容量系列，常见规格从0.5kW到7kW，转子惯量明显大于HG-KR，输出转矩和过载承受能力更强，适合皮带输送、卷绕、大型滑台、龙门同步轴等负载惯量大或存在较大切削力、张力波动的场合。它的响应速度不如HG-KR，但运行更平稳，抗负载扰动能力更好。
选型时不能只看功率。同样750W，HG-KR和HG-SR的额定转矩、最大转矩、转子惯量、额定转速都可能不同。例如HG-KR73的额定转速为3000r/min，而部分HG-SR电机额定转速为2000r/min甚至更低。若机械要求高速运行，就必须优先核对额定转速，而不是仅比较功率数值。
二、绝对式与增量式编码器接口
三菱MR-J系列伺服电机通常配套绝对式编码器，常见分辨率为17位（131072脉冲/转）或22位（4194304脉冲/转）。绝对式编码器在断电后仍能记住转子位置，上电后无需回零即可建立机械坐标，适合需要断电保持位置、减少开机回零时间的设备。其接口通常为串行通信方式，通过编码器电缆将位置数据传送给驱动器，驱动器再通过CN4或相应接口与上位控制器交换数据。
增量式编码器只输出A、B、Z三相差分脉冲，断电后位置丢失，每次上电必须执行回零动作。它的接口简单、成本低，适合对开机回零时间不敏感、或每次循环都重新找原点的场合。需要注意的是，增量式编码器的分辨率通常低于绝对式，若系统要求高定位精度，应优先选择绝对式。
接口选择还要考虑驱动器型号。MR-J4、MR-J5系列对绝对式编码器的支持更完善，可通过参数设置编码器通信格式；而早期MR-J2S、MR-J3系列在更换编码器或延长电缆时，对电缆长度、屏蔽和通信速率更敏感。实际接线中，编码器电缆应与动力线分开走线，避免PWM干扰导致通信报警。
三、电机与驱动器容量匹配计算
容量匹配的核心是转矩匹配和惯量匹配，而不是简单按功率对号入座。计算流程如下：
- 计算负载转矩。对于丝杠水平传动，负载转矩T_L = (F × P_b) / (2π × η × i) + T_f，其中F为轴向力，P_b为丝杠导程，η为机械效率，i为减速比，T_f为摩擦转矩。对于旋转负载，T_L = J_L × α + T_f，α为角加速度。
- 计算加速转矩。T_a = (J_M + J_L) × α，其中J_M为电机转子惯量，J_L为折算到电机轴的负载惯量，α为角加速度。角加速度由目标转速和加速时间决定：α = 2π × n / (60 × t_a)。
- 计算连续有效转矩。T_rms = √[(T_a² × t_a + T_L² × t_c) / (t_a + t_c + t_d)]，其中t_c为匀速时间，t_d为减速时间。该值必须小于电机额定转矩。
- 校验最大转矩。加速阶段所需峰值转矩T_peak = T_a + T_L，必须小于电机最大转矩，并留出约20%余量。
- 校验惯量比。惯量比 = J_L / J_M。HG-KR建议小于10，HG-SR建议小于15，高精度场合应进一步降低。
驱动器容量选择则依据电机的额定电流和最大电流。MR-J系列驱动器型号中的数字通常对应适配电机容量，例如MR-J4-70A适配750W电机。但若电机需要频繁过载，应核对驱动器的连续输出电流和峰值电流是否覆盖电机需求。此外，驱动器与电机之间的电缆长度、是否加装电抗器、是否使用再生制动单元，也会影响容量匹配结果。
四、选型检查表与常见误区
实际选型时，建议按以下顺序逐项确认：机械参数是否完整、负载惯量折算是否正确、加速时间是否与工艺节拍一致、电机额定转速是否覆盖最高速度、峰值转矩是否留有余量、驱动器电流是否匹配、编码器类型是否满足断电保持要求、电缆长度是否在允许范围内。任何一项不满足，都应回到计算环节调整，而不是靠驱动器参数强行补偿。
常见误区有三个：一是只看功率不看转矩和转速，导致电机选小或选大；二是忽略负载惯量折算，直接把负载质量当作惯量使用；三是认为绝对式编码器一定优于增量式，忽略了成本、接口兼容性和实际工艺需求。选型的本质是让电机、驱动器、编码器和机械负载四者在转矩、惯量、速度和精度上形成合理匹配，而不是追求单项指标最高。