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 del 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 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 constituye por una combinación lineal para controlar el objeto controlado.
2, Control adaptativo: con la complejidad del objeto de control, cuando las características dinámicas son cambios incognoscibles o impredecibles, para obtener un controlador de alto rendimiento, un algoritmo de control adaptativo estable a nivel mundial se deriva de acuerdo con el modelo lineal o aproximadamente lineal del motor-stepper. Sus principales ventajas son fáciles de implementar y la velocidad de adaptación rápida, puede superar efectivamente la influencia causada por el cambio lento de los parámetros del modelo del motor, es la señal de referencia de seguimiento de la señal de salida, pero estos algoritmos de control dependen en gran medida de los parámetros del modelo del motor
3, Control vectorial: el control del vector es la base teórica del control moderno del motor de alto rendimiento, lo que puede mejorar el rendimiento del control del par del motor. Divide la corriente del estator en componente de excitación y componente de torque al control por orientación del campo magnético, a fin de obtener buenas características de desacoplamiento. Por lo tanto, el control del vector debe controlar tanto la amplitud como la fase de la corriente del estator.
4, Control inteligente: se rompe el método de control tradicional que debe basarse en el marco de los 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 la precisión del sistema, con fuerte robossidad y adaptabilidad. En la actualidad, el control lógico difuso y el control de la red neuronal son más maduros en la aplicación.
(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 un control de ángulo avanzado, el diseño no necesita un modelo matemático, el tiempo de respuesta de velocidad es corto.
(2) Control de la red neuronal: el uso de una gran cantidad de neuronas de acuerdo con una determinada topología y ajuste de aprendizaje, puede aproximar completamente cualquier sistema no lineal complejo, puede aprender y adaptarse a sistemas desconocidos o inciertos, y tiene una fuerte robustez y tolerancia a fallas.
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Tiempo de publicación: julio-21-2023
