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 de plus en 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 dans quatre directions :
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 la différentielle de l'écart sont constituées par 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 globalement stable est dérivé selon le modèle linéaire ou approximativement linéaire de le moteur pas à pas.Ses principaux avantages sont faciles à mettre en œuvre et vitesse adaptative rapide, peuvent surmonter efficacement l'influence causée par le changement lent des paramètres du modèle de 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 vectoriel: le contrôle vectoriel est la base théorique du contrôle haute performance du moteur moderne, qui peut améliorer les performances de contrôle du couple du moteur.Il divise le courant du stator en composante d'excitation et composante de couple à contrôler par orientation du champ magnétique, de manière à 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 brise la méthode de contrôle traditionnelle qui doit être basée sur le cadre de modèles mathématiques, ne s'appuie pas ou ne s'appuie pas entièrement sur le modèle mathématique de l'objet de contrôle, uniquement en fonction de l'effet réel du contrôle, en le contrôle a la capacité de prendre en compte l'incertitude et la précision du système, avec une forte robustesse et adaptabilité.À l'heure actuelle, le contrôle de logique floue et le contrôle de réseau neuronal sont des applications plus matures.
(1) Contrôle flou : Le contrôle flou est une méthode permettant de réaliser un 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 en vitesse est court.
(2) Contrôle du réseau neuronal : utilisant un grand nombre de neurones selon une certaine topologie et un certain ajustement d'apprentissage, il peut se rapprocher pleinement de n'importe quel système non linéaire complexe, peut apprendre et s'adapter à des systèmes inconnus ou incertains, et possède une forte robustesse et tolérance aux pannes.
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Heure de publication : 21 juillet 2023