27 0指令脉冲输入频率数超过Pr5.32的设定值×1.2倍。确认指令脉冲输入倍频率。指令脉冲倍频异常保护2旋转1圈指令脉冲数、用第1〜第4指令分频倍频分子、指令分频倍频分母设定的分频、倍频比不正确。每0.167ms的指令脉冲数所分配的指令分频倍频值超过约相当157Mpps（20bit编码器的10000r/min）。指令脉冲输入有疏密。由于指令脉冲输入的噪音混入而引起误计数。

·将指令分频倍频比设定为1/1000〜1000倍的范围，尽可能设定为较小的值。

·确认脉冲输入。

·如果可能，请使用行驱动线I／ F。

·试着将Pr5.32（指令脉冲输入最大设定）设定为不到1000，并将数字过滤器置于有效。

脉冲再生界限保护28 0脉冲再生的输出频率数超过界限。

·检查Pr0.11、Pr5.03的设定值。

·将检测置于无效时，请将Pr5.33设置为0。

偏差计数器溢出保护29 0编码器脉冲标准的位置偏差值超过229（536870912）。

·按位置指令脉冲，检查电机是否转动。

·使用转矩监视器检查输出转矩是否达到饱和。

·调整增益。

·设定Pr0.13、Pr5.22为最大值。

·如配线图所示进行编码器接线。

安全输入保护30 0安全输入1或安全输入2中至少一项的输入光电耦合器为OFF。

·确认安全输入1、2的输入配线状态。

I/F输入重复分配异常1保护33 0输入信号（SI1、SI2、SI3、SI4、SI5）的功能分配有重复设定。请正确设定针对连接器引线的功能分配。

I/F输入重复分配异常2保护1输入信号（SI6、SI7、SI8、SI9、SI10）的功能分配有重复设定。

IF输入功能号码异常1 2输入信号（SI1,.SI2,.SI3,.SI4,.SI5）的有在功能分配中未定义编号。

IF输入功能号码异常2 3输入信号（SI6,.SI7,SI8,.SI9,.SI10）的有在功能分配中未定义编号。

IF输出功能号码异常1 4输出信号（SO1,.SO2,.SO3)的有在功能分配中未定义编号。

IF输出功能号码异常2 5输出信号（SO4)的有在功能分配中未定义编号。

CL分配异常6计数器清零功能分配到输入信号SI7之外。

INH分配异常7指令脉冲禁止输入功能分配到输入信号SI10之外。

如果您对如何实现深度网络模型的推理加速感兴趣，可以参考这篇文章：TensorRT实现深度网络模型推理加速。TensorRT的推理加速原理非常有趣，不妨看看这篇详细的介绍：TensorRT推理加速。如果需要源码支持，这里也有提供。

更详细的TensorRT实现可以在这篇文档中找到：TensorRT TensorRT是一个C加加库用于在NVIDIA GPU和深度学习加速器上进行高性能推理源码。李曦鹏TensorRT加速深度学习模型在线部署.pdf 也是一个不错的参考。

对于如何轻松部署高性能DNN推理，可以查看这篇文章：TENSORRT轻松部署高性能DNN推理。想深入了解目标检测算法Yolov4和TensorRT的结合？深度学习目标检测算法Yolov4教程及TensorRT推理 会是一个好选择。

TensorRT不仅用于理论研究，其实在实际应用中也非常广泛，例如在Jetson平台上的应用可以参考这篇指南：jetson inference Hello AI World指南。Python用户也可以利用TensorRT加速TensorFlow模型，这里有具体的步骤。

对YOLOv5和TensorRT的结合有兴趣？如何使用YOLOv5和TensorRT/OnnxRuntime进行推理 可能正是您需要的。如果您对ChatGPT的推理机制与知识推理能力感到好奇，这篇文章会为您解答疑惑。