インテリジェンスとモノのインターネットの時代の到来により、ステッピング モーターの制御要件はより正確になってきています。ステッピング モーター システムの精度と信頼性を向上させるために、ステッピング モーターの制御方法を 4 つの方向から説明します。
1. PID制御：与えられた値r(t)と実際の出力値c(t)に応じて制御偏差e(t)を構成し、その偏差の比例・積分・微分を一次結合により構成します。制御対象を制御します。
2、適応制御：制御対象の複雑さにより、動的特性が未知または予測不可能に変化する場合、高性能コントローラを得るために、線形または近似線形モデルに従って全体的に安定した適応制御アルゴリズムが導出されます。ステッピングモーター。その主な利点は、実装が簡単で適応速度が速いこと、モーター モデル パラメーターのゆっくりとした変化によって引き起こされる影響を効果的に克服できること、出力信号が基準信号を追跡することですが、これらの制御アルゴリズムはモーター モデル パラメーターに大きく依存することです。
3、ベクトル制御：ベクトル制御は現代のモーター高性能制御の理論的基礎であり、モーターのトルク制御性能を向上させることができます。固定子電流を励磁成分とトルク成分に分割し、磁界の向きによって制御することで、良好なデカップリング特性が得られます。したがって、ベクトル制御では、固定子電流の振幅と位相の両方を制御する必要があります。
4、インテリジェント制御：数学的モデルの枠組みに基づく必要がある伝統的な制御方法を打破し、制御対象の数学的モデルに依存せず、または完全に依存せず、制御の実際の効果のみに従って、制御には、システムの不確実性と精度を考慮する機能があり、強力な堅牢性と適応性が備わっています。現在、ファジィ論理制御とニューラルネットワーク制御の応用はより成熟しています。
(1) ファジィ制御：ファジィ制御は、制御対象のファジィモデルとファジィ制御器の近似推論に基づいてシステム制御を実現する手法である。このシステムは高度な角度制御であり、数学的モデルを必要としない設計であり、速度応答時間が短いです。
(2) ニューラルネットワーク制御: 特定のトポロジーと学習調整に従って多数のニューロンを使用することで、あらゆる複雑な非線形システムを完全に近似することができ、未知または不確実なシステムを学習して適応することができ、強力なロバスト性とフォールトトレランスを備えています。
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投稿日時: 2023 年 7 月 21 日