Avec l'avènement de l'intelligence artificielle et de l'Internet des objets, les exigences de contrôle des moteurs pas à pas sont de plus en plus précises. Afin d'améliorer la précision et la fiabilité du système, les méthodes de contrôle sont décrites selon quatre axes :
1. Contrôle PID : Selon la valeur donnée r(t) et la valeur de sortie réelle c(t), l'écart de contrôle e(t) est constitué, et la proportion, l'intégrale et le différentiel de l'écart sont constitués par une combinaison linéaire pour contrôler l'objet contrôlé.
2. Contrôle adaptatif : face à la complexité de l'objet de contrôle, lorsque les caractéristiques dynamiques sont inconnues ou évoluent de manière imprévisible, un algorithme de contrôle adaptatif globalement stable, basé sur le modèle linéaire ou approximativement linéaire du moteur pas à pas, est nécessaire pour obtenir un contrôleur hautes performances. Ses principaux avantages sont sa facilité de mise en œuvre et sa grande vitesse d'adaptation, sa capacité à compenser efficacement l'influence de la lenteur des paramètres du modèle moteur et le suivi du signal de référence par le signal de sortie. Cependant, ces algorithmes de contrôle dépendent fortement des paramètres du modèle moteur.
3. Contrôle vectoriel : Le contrôle vectoriel est la base théorique du contrôle haute performance des moteurs modernes, permettant d'améliorer les performances de contrôle du couple. Il divise le courant statorique en composantes d'excitation et de couple, contrôlées par l'orientation du champ magnétique, afin d'obtenir de bonnes caractéristiques de découplage. Par conséquent, le contrôle vectoriel doit contrôler à la fois l'amplitude et la phase du courant statorique.
4. Contrôle intelligent : il rompt avec les méthodes de contrôle traditionnelles, qui doivent s'appuyer sur des modèles mathématiques. Il ne s'appuie pas, ou pas entièrement, sur le modèle mathématique de l'objet de contrôle, mais uniquement sur l'effet réel du contrôle. Le contrôle prend en compte l'incertitude et la précision du système, tout en offrant une robustesse et une adaptabilité élevées. Actuellement, les applications du contrôle par logique floue et des réseaux neuronaux sont plus matures.
(1) Contrôle flou : Le contrôle flou est une méthode de contrôle système basée sur le modèle flou de l'objet contrôlé et le raisonnement approximatif du contrôleur flou. Ce système est un contrôle angulaire avancé, sa conception ne nécessite pas de modèle mathématique et son temps de réponse est court.
(2) Contrôle du 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 présente une forte robustesse et une tolérance aux pannes.
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Date de publication : 21 juillet 2023
