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インテリジェント化とIoT時代の到来に伴い、ステッピングモーターの制御要件はますます高精度化しています。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、偏差の比例、積分、微分を線形結合で構成して制御対象を制御します。

2、適応制御：制御対象の複雑性に伴い、動特性が予測不可能または予測不可能な変化を示す場合、高性能な制御器を得るために、ステッピングモータの線形または近似線形モデルに基づいて、大域的に安定した適応制御アルゴリズムを導出します。その主な利点は、実装が容易で適応速度が速いため、モータモデルパラメータの緩やかな変化による影響を効果的に克服できることです。出力信号は参照信号に追従しますが、これらの制御アルゴリズムはモータモデルパラメータに大きく依存します。

3. ベクトル制御：ベクトル制御は、現代のモータ高性能制御の理論的基礎であり、モータのトルク制御性能を向上させることができます。ベクトル制御は、ステータ電流を励磁成分とトルク成分に分割し、磁界方向によって制御することで、良好な分離特性を実現します。そのため、ベクトル制御では、ステータ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：従来の制御手法が数学モデルの枠組みに依存せざるを得なかったことを打破し、制御対象が数学モデルに完全に依存することなく、制御の実際の効果のみに基づいて制御を行うため、システムの不確実性と精度を制御に考慮する能力を備え、高い堅牢性と適応性を備えています。現在、ファジー制御とニューラルネットワーク制御は、応用面で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。本システムは高度な角度制御であり、設計に数学モデルを必要とせず、速度応答時間が短い。
（２）ニューラルネットワーク制御：一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、強力な堅牢性と耐障害性を備えています。

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