Avec l'avènement de l'ère de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets, les exigences de commande des moteurs pas à pas deviennent plus précises. Afin d'améliorer la précision et la fiabilité des systèmes de moteurs pas à pas, les méthodes de commande sont décrites selon quatre axes :
1. Contrôle PID : En fonction de la valeur donnée r(t) et de la valeur de sortie réelle c(t), l'écart de contrôle e(t) est constitué, et la proportion, l'intégrale et la dérivée de l'écart sont constituées par une combinaison linéaire pour contrôler l'objet contrôlé.
2. Commande adaptative : face à la complexité de l'objet à contrôler, lorsque ses caractéristiques dynamiques sont inconnues ou imprévisibles, un algorithme de commande adaptative globalement stable est dérivé du modèle linéaire ou quasi linéaire du moteur pas à pas afin d'obtenir un contrôleur performant. Ses principaux avantages sont sa simplicité de mise en œuvre et sa rapidité d'adaptation. Il permet de compenser efficacement l'influence des variations lentes des paramètres du modèle moteur et assure le suivi du signal de référence par le signal de sortie. Cependant, cet algorithme est fortement dépendant des paramètres du modèle moteur.
3. Commande vectorielle : la commande vectorielle constitue le fondement théorique de la commande haute performance des moteurs modernes. Elle permet d’améliorer le contrôle du couple. Elle décompose le courant statorique en une composante d’excitation et une composante de couple, contrôlées par l’orientation du champ magnétique, afin d’obtenir un bon découplage. La commande vectorielle nécessite donc de contrôler à la fois l’amplitude et la phase du courant statorique.
4. Commande intelligente : cette méthode rompt avec les techniques de commande traditionnelles, qui reposent sur des modèles mathématiques. Elle ne dépend pas, ou du moins pas entièrement, du modèle mathématique de l’objet à contrôler, mais uniquement de son comportement réel. La commande intelligente prend en compte l’incertitude et la précision du système, ce qui lui confère une grande robustesse et une excellente adaptabilité. Actuellement, les commandes par logique floue et par réseaux de neurones sont les plus abouties.
(1) Commande floue : La commande floue est une méthode de contrôle de système basée sur le modèle flou de l’objet contrôlé et le raisonnement approximatif du contrôleur flou. Ce système, à commande angulaire avancée, ne nécessite pas de modèle mathématique et offre un temps de réponse rapide.
(2) Contrôle par réseau neuronal : en utilisant un grand nombre de neurones selon une certaine topologie et un ajustement d'apprentissage, il peut approximer complètement n'importe quel système non linéaire complexe, peut apprendre et s'adapter à des systèmes inconnus ou incertains, et possède une forte robustesse et une grande tolérance aux pannes.
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Date de publication : 21 juillet 2023