Con el advenimiento de la era de la inteligencia y el Internet de las cosas, los requisitos de control del motor paso a paso son cada vez más precisos.Para mejorar la precisión y confiabilidad del sistema de motor paso a paso, los métodos de control del motor paso a paso se describen desde cuatro direcciones:
1. Control PID: De acuerdo con el valor dado r(t) y el valor de salida real c(t), se constituye la desviación de control e(t), y la proporción, integral y diferencial de la desviación se constituyen mediante una combinación lineal. para controlar el objeto controlado.
2, control adaptativo: con la complejidad del objeto de control, cuando las características dinámicas son incognoscibles o cambios impredecibles, para obtener un controlador de alto rendimiento, se deriva un algoritmo de control adaptativo globalmente estable de acuerdo con el modelo lineal o aproximadamente lineal de el motor paso a paso.Sus principales ventajas son su fácil implementación y su rápida velocidad de adaptación, puede superar eficazmente la influencia causada por el cambio lento de los parámetros del modelo del motor y la señal de salida sigue la señal de referencia, pero estos algoritmos de control dependen en gran medida de los parámetros del modelo del motor.
3, control vectorial: el control vectorial es la base teórica del control moderno de alto rendimiento del motor, que puede mejorar el rendimiento del control de par del motor.Divide la corriente del estator en componente de excitación y componente de par para controlar mediante la orientación del campo magnético, a fin de obtener buenas características de desacoplamiento.Por lo tanto, el control vectorial necesita controlar tanto la amplitud como la fase de la corriente del estator.
4, control inteligente: rompe con el método de control tradicional que debe basarse en el marco de modelos matemáticos, no se basa o no se basa completamente en el modelo matemático del objeto de control, solo de acuerdo con el efecto real del control, en el control tiene la capacidad de considerar la incertidumbre y precisión del sistema, con gran robustez y adaptabilidad.En la actualidad, el control de lógica difusa y el control de redes neuronales tienen una aplicación más madura.
(1) Control difuso: el control difuso es un método para realizar el control del sistema basado en el modelo difuso del objeto controlado y el razonamiento aproximado del controlador difuso.El sistema es control de ángulo avanzado, el diseño no necesita modelo matemático, el tiempo de respuesta de velocidad es corto.
(2) Control de la red neuronal: utilizando una gran cantidad de neuronas de acuerdo con una determinada topología y ajuste de aprendizaje, puede aproximarse completamente a cualquier sistema no lineal complejo, puede aprender y adaptarse a sistemas desconocidos o inciertos y tiene una gran robustez y tolerancia a fallas.
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Hora de publicación: 21-jul-2023