Com o advento da era da inteligência e da Internet das Coisas, os requisitos de controle do motor de passo estão se tornando mais precisos.A fim de melhorar a precisão e confiabilidade do sistema de motor de passo, os métodos de controle do motor de passo são descritos em quatro direções:
1. Controle PID: De acordo com o valor dado r(t) e o valor real de saída c(t), o desvio de controle e(t) é constituído, e a proporção, integral e diferencial do desvio são constituídos por uma combinação linear para controlar o objeto controlado.
2, controle adaptativo: com a complexidade do objeto de controle, quando as características dinâmicas são mudanças desconhecidas ou imprevisíveis, a fim de obter um controlador de alto desempenho, um algoritmo de controle adaptativo globalmente estável é derivado de acordo com o modelo linear ou aproximadamente linear de o motor de passo.Suas principais vantagens são fácil de implementar e velocidade adaptativa rápida, pode efetivamente superar a influência causada pela mudança lenta dos parâmetros do modelo do motor, é o sinal de referência de rastreamento do sinal de saída, mas esses algoritmos de controle são fortemente dependentes dos parâmetros do modelo do motor
3, controle vetorial: o controle vetorial é a base teórica do controle moderno de alto desempenho do motor, que pode melhorar o desempenho do controle de torque do motor.Ele divide a corrente do estator em componente de excitação e componente de torque para controle pela 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 o método de controle tradicional que deve ser baseado na estrutura de modelos matemáticos, não depende ou não depende completamente do modelo matemático do objeto de controle, apenas de acordo com o efeito real do controle, em o controle tem a capacidade de considerar a incerteza e a precisão do sistema, com forte robustez e adaptabilidade.Atualmente, o controle de lógica difusa e o controle de rede neural estão mais maduros em aplicação.
(1) Controle fuzzy: O controle fuzzy é um método para realizar o controle do sistema com base no modelo fuzzy do objeto controlado e no raciocínio aproximado do controlador fuzzy.O sistema possui controle de ângulo 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, ele pode aproximar totalmente qualquer sistema não linear complexo, pode aprender e se adaptar a sistemas desconhecidos ou incertos e possui forte robustez e tolerância a falhas.
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Horário da postagem: 21 de julho de 2023