Avec l'avènement de l'ère de l'intelligence et de l'Internet des objets, les exigences de contrôle du moteur pas à pas deviennent plus précises. Afin d'améliorer la précision et la fiabilité du système de moteur pas à pas, les méthodes de contrôle du moteur pas à pas sont décrites à partir de quatre directions:
1. Contrôle PID: Selon la valeur donnée R (t) et la valeur de sortie réelle C (t), l'écart de commande E (t) est constitué, et la proportion, intégrale et différentielle de l'écart sont constituées d'une combinaison linéaire pour contrôler l'objet contrôlé.
2, contrôle adaptatif: avec la complexité de l'objet de contrôle, lorsque les caractéristiques dynamiques sont des changements inconnaissables ou imprévisibles, afin d'obtenir un contrôleur haute performance, un algorithme de contrôle adaptatif à globalement stable est dérivé en fonction du modèle linéaire ou approximativement linéaire du moteur de stepper. Ses principaux avantages sont faciles à mettre en œuvre et une vitesse d'adaptation rapide, peuvent efficacement surmonter l'influence causée par le lent changement des paramètres du modèle moteur, est le signal de référence de suivi du signal de sortie, mais ces algorithmes de contrôle dépendent fortement des paramètres du modèle de moteur
3, Contrôle des vecteurs: Le contrôle des vecteurs est la base théorique du contrôle moderne à haute performance du moteur, ce qui peut améliorer les performances de contrôle du couple du moteur. Il divise le courant du stator en composant d'excitation et composant de couple pour contrôler par orientation magnétique sur le champ, afin d'obtenir de bonnes caractéristiques de découplage. Par conséquent, le contrôle du vecteur doit contrôler à la fois l'amplitude et la phase du courant du stator.
4, Contrôle intelligent: il brise la méthode de contrôle traditionnelle qui doit être basée sur le cadre des modèles mathématiques, ne s'appuie pas ou ne s'appuie pas complètement sur le modèle mathématique de l'objet de contrôle, uniquement selon l'effet réel du contrôle, le contrôle a la capacité de considérer l'incertitude et la précision du système, avec une solide robustesse et une adaptabilité. À l'heure actuelle, le contrôle de la logique floue et le contrôle du réseau neuronal sont plus matures dans l'application.
(1) Contrôle flou: le contrôle flou est une méthode pour réaliser le contrôle du système basé sur le modèle flou de l'objet contrôlé et le raisonnement approximatif du contrôleur flou. Le système est un contrôle d'angle avancé, la conception n'a pas besoin de modèle mathématique, le temps de réponse à la vitesse est court.
(2) Contrôle du réseau neuronal: en utilisant un grand nombre de neurones en fonction d'une certaine topologie et ajustement d'apprentissage, il peut approximativement tout système non linéaire complexe, peut apprendre et s'adapter à des systèmes inconnus ou incertains, et a une solide robustesse et une tolérance aux défauts.
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Temps de poste: juillet-21-2023
