インテリジェント化とIoT（モノのインターネット）の時代到来に伴い、ステッピングモーターの制御要求はますます高精度化している。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、ステッピングモーターの制御方法を以下の4つの観点から説明する。
1. PID制御：与えられた値r(t)と実際の出力値c(t)に基づいて制御偏差e(t)が構成され、偏差の比例、積分、微分が線形結合によって構成され、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な変化をする場合、高性能コントローラを得るために、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、グローバルに安定した適応制御アルゴリズムが導出されます。その主な利点は、実装が容易で適応速度が速く、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、出力信号が基準信号を追跡することです。ただし、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を実現します。したがって、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：従来の数学モデルの枠組みに基づく制御方法を打ち破り、制御対象の数学モデルに依存しない、あるいは完全に依存せず、制御の実際の効果のみに基づいて制御を行います。制御において、システムの不確実性と精度を考慮する能力を持ち、高い堅牢性と適応性を備えています。現在、ファジィ論理制御とニューラルネットワーク制御は、応用面でより成熟しています。
（１）ファジー制御：ファジー制御は、制御対象のファジーモデルとファジーコントローラの近似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、設計に数学モデルは必要なく、応答速度が短いです。
（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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投稿日時：2023年7月21日