发那科FOCAS 1/2——cnc_clralm清除报警

函数功能 (Function Description)

清除指定 ID 的 CNC 报警状态

当 CNC 发生某些类型的报警(如 P/S 报警)后,可以通过外部操作(如按复位键)来清除这些报警,使 CNC 恢复正常运行。cnc_clralm 函数提供了通过程序化方式执行此操作的能力。它相当于在 CNC 操作面板上按下了“复位”(Reset)键。

重要提示:

  • 该函数只能清除 P/S 报警(程序/系统报警)。
  • 对于 伺服报警 (SERVO ALARM)主轴报警 (SPINDLE ALARM)行程极限报警 (OT ALARM) 等硬件或严重故障报警,此函数无效。这些报警通常需要操作员在排除故障后手动复位。
  • 对于 Series 15i, 30i, 0i-D/F, Power Mate i-A 等系列,应使用改进版本的 cnc_clralm2 函数。

函数原型 (Function Prototype)

C

深色版本

#include "fwlib32.h" // 或 "fwlib64.h"

FWLIBAPI short WINAPI cnc_clralm(
    unsigned short FlibHndl, // [in] 库句柄
    long           id        // [in] 报警 ID
);

参数说明 (Arguments)
参数类型方向说明
FlibHndlunsigned short[in]库句柄 (Library Handle)。通过 cnc_allclibhndl 或 cnc_allclibhndl3 函数获得的有效连接句柄。
idlong[in]报警 ID。指定要清除的报警号。<br>• 0: 清除所有当前激活的 P/S 报警。<br>• > 0: 清除指定报警号的 P/S 报警(例如 id=100 清除 P/S 100 报警)。

返回值 (Return Value)
  • EW_OK (0): 函数执行成功,指定的报警已被清除(如果存在且可清除)。
  • 其他值: 函数执行失败,返回值为错误代码(负数)。常见错误包括:
    • EW_HANDLE: 句柄无效。
    • EW_ATTRIB: 参数错误(如 id 为负数)。
    • EW_PROTECT: 操作被保护(可能需要解除写保护)。
    • EW_BUSY: CNC 当前正忙。
    • EW_ALARM: CNC 处于不可清除的报警状态(如伺服报警)。
    • 具体错误信息可参考 cnc_getdtailerr 函数。

技术要求与限制 (Technical Requirements & Limitations)
  • 功能限制仅对 P/S 报警有效。对于其他类型的报警(伺服、主轴、OT等),此函数调用会成功返回 (EW_OK),但实际不会清除报警。
  • CNC 选项 (CNC Option): 无特殊要求。
  • CNC 参数 (CNC Parameter): 无特殊要求。
  • CNC 模式 (CNC Mode): 可在任何 CNC 模式下使用。
  • 可用 CNC (Available CNC): 支持多种 FANUC CNC 型号,包括:
    • 0i-A, 0i-B/C, 0i-D, 0i-F
    • 15, 15i
    • 16, 18, 21
    • 16i-A/B, 18i-A/B, 21i-A/B
    • 30i-A/B
    • Power Mate i-D/H
    • Machining, Turning, Punch press, Loader, Laser, Wire 等类型的机床。
    • 注意0i-C 型号不支持 HSSB 功能。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值