Con la llegada de la era de la inteligencia artificial y el Internet de las Cosas, los requisitos de control del motor paso a paso son cada vez más exigentes. Para mejorar la precisión y la fiabilidad del sistema del motor paso a paso, se describen los métodos de control desde cuatro perspectivas:
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: Dada la complejidad del objeto a controlar, cuando las características dinámicas son desconocidas o presentan cambios impredecibles, para obtener un controlador de alto rendimiento, se deriva un algoritmo de control adaptativo globalmente estable basado en el modelo lineal o aproximadamente lineal del motor paso a paso. Sus principales ventajas son la facilidad de implementación y la rápida velocidad de adaptación, lo que permite superar eficazmente la influencia causada por la variación lenta de los parámetros del modelo del motor. 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 de alto rendimiento de los motores modernos, ya que permite mejorar el control del par motor. Divide la corriente del estátor en una componente de excitación y una componente de par, que se controlan mediante la orientación del campo magnético para obtener un buen desacoplamiento. Por lo tanto, el control vectorial requiere controlar tanto la amplitud como la fase de la corriente del estátor.
4. Control inteligente: Este método supera el control tradicional, que se basa en modelos matemáticos. No depende, o no depende completamente, del modelo matemático del objeto de control, sino que se basa en el efecto real del control. En este control, se considera la incertidumbre y la precisión del sistema, lo que le confiere gran robustez y adaptabilidad. Actualmente, el control mediante lógica difusa y el control mediante redes neuronales son los métodos más consolidados en su aplicación.
(1) Control difuso: El control difuso es un método para controlar sistemas basado en el modelo difuso del objeto controlado y el razonamiento aproximado del controlador difuso. Este sistema, que permite un control angular avanzado, no requiere un modelo matemático y ofrece un tiempo de respuesta rápido.
(2) Control de redes neuronales: Utilizando una gran cantidad de neuronas según una topología determinada y un ajuste de aprendizaje, puede aproximar completamente cualquier sistema no lineal complejo, puede aprender y adaptarse a sistemas desconocidos o inciertos, y tiene una gran robustez y tolerancia a fallos.
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Fecha de publicación: 21 de julio de 2023