知性の時代とモノのインターネットの出現により、ステッピングモーターの制御要件はより正確になりつつあります。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は4つの方向から説明されています。
1。PID制御：指定された値r（t）と実際の出力値C（t）に従って、制御偏差E（t）が構成され、偏差の割合、積分、および差分は、制御されたオブジェクトを制御するための線形組み合わせによって構成されます。
2、適応制御：制御オブジェクトの複雑さを使用して、動的特性が認識できない、または予測不可能な変更である場合、高性能コントローラーを取得するために、グローバルに安定した適応コントロールアルゴリズムは、ステッパーモーターの線形またはほぼ線形モデルに従って導出されます。その主な利点は、実装が容易であり、迅速な適応速度であり、モーターモデルパラメーターのゆっくり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ます。出力信号追跡参照信号ですが、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しています。
3、ベクトル制御：ベクトル制御は、モーターのトルク制御性能を改善できる最新のモーター高速制御の理論的基礎です。ステーター電流を励起成分とトルク成分に分割し、磁場の向きによって制御して、良好なデカップリング特性を取得します。したがって、ベクトル制御は、ステーター電流の振幅と位相の両方を制御する必要があります。
4、インテリジェントな制御：数学モデルのフレームワークに基づいている必要がある従来の制御方法を突破し、制御オブジェクトの数学モデルに依存していないか完全に依存していません。制御の実際の効果に従って、制御において、強い堅牢性と適応性を備えたシステムの不確実性と精度を考慮する能力があります。現在、ファジーロジック制御とニューラルネットワーク制御は、アプリケーションがより成熟しています。
（1）ファジーコントロール：ファジーコントロールは、制御オブジェクトのファジーモデルとファジーコントローラーのおおよその推論に基づいてシステム制御を実現する方法です。システムは高度な角度制御であり、設計は数学モデルを必要とせず、速度応答時間は短いです。
（2）ニューラルネットワーク制御：特定のトポロジと学習調整に従って多数のニューロンを使用して、複雑な非線形システムを完全に近似し、未知または不確実なシステムを学習および適応させることができ、強い堅牢性と断層の耐性を持っています。
TTモーター製品は、車両の電子機器、医療機器、オーディオおよびビデオ機器、情報通信機器、家庭用品、航空モデル、電源ツール、マッサージ機器、電気歯ブラシ、電気シェービングシェーバー、眉ナイフ、ヘアドライヤーポータブルカメラ、セキュリティ機器、精密機器、電気玩具、その他の電気製品で広く使用されています。
投稿時間：7月21日 - 2023年
