Com o advento da era da inteligência artificial e da Internet das Coisas, os requisitos de controle do motor de passo estão se tornando mais precisos. Para melhorar a precisão e a confiabilidade do sistema de motor de passo, os métodos de controle do motor de passo são descritos sob quatro perspectivas:
1. Controle PID: De acordo com o valor fornecido r(t) e o valor de saída real c(t), o desvio de controle e(t) é constituído, e a proporção, a integral e a derivada do desvio são constituídas por uma combinação linear para controlar o objeto controlado.
2. Controle adaptativo: dada a complexidade do objeto de controle, quando as características dinâmicas são desconhecidas ou sofrem mudanças imprevisíveis, para obter um controlador de alto desempenho, deriva-se um algoritmo de controle adaptativo globalmente estável com base no modelo linear ou aproximadamente linear do motor de passo. Suas principais vantagens são a facilidade de implementação e a rápida adaptação, podendo superar eficazmente a influência causada pela variação lenta dos parâmetros do modelo do motor, sendo o sinal de saída um sinal de referência de rastreamento. No entanto, esses algoritmos de controle são altamente dependentes dos parâmetros do modelo do motor.
3. Controle vetorial: o controle vetorial é a base teórica do controle de alto desempenho de motores modernos, capaz de melhorar o desempenho do controle de torque do motor. Ele divide a corrente do estator em componente de excitação e componente de torque para controlar a orientação do campo magnético, de modo a obter boas características de desacoplamento. Portanto, o controle vetorial precisa controlar tanto a amplitude quanto a fase da corrente do estator.
4. Controle inteligente: rompe com o método de controle tradicional que deve se basear na estrutura de modelos matemáticos, não dependendo, ou não dependendo completamente, do modelo matemático do objeto de controle, mas sim considerando o efeito real do controle. Dessa forma, o controle leva em conta a incerteza e a precisão do sistema, apresentando forte robustez e adaptabilidade. Atualmente, o controle por lógica fuzzy e o controle por redes neurais são mais maduros em aplicação.
(1) Controle Fuzzy: O controle fuzzy é um método para realizar o controle do sistema baseado no modelo fuzzy do objeto controlado e no raciocínio aproximado do controlador fuzzy. O sistema é um controle angular avançado, o projeto não precisa de modelo matemático, o tempo de resposta da velocidade é curto.
(2) Controle de rede neural: Usando um grande número de neurônios de acordo com uma determinada topologia e ajuste de aprendizado, pode aproximar completamente qualquer sistema não linear complexo, pode aprender e se adaptar a sistemas desconhecidos ou incertos e tem forte robustez e tolerância a falhas.
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Data da publicação: 21/07/2023