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 precisos. Para mejorar la precisión y la fiabilidad del sistema del motor paso a paso, se describen los métodos de control del motor paso a paso 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, la integral y la diferencial de la desviación se constituyen mediante una combinación lineal para controlar el objeto controlado.
2. Control adaptativo: Dada la complejidad del objeto de control, 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 según 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, la capacidad de superar eficazmente la influencia causada por el cambio lento de los parámetros del modelo del motor, y el seguimiento de la señal de referencia de la señal de salida. Sin embargo, 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, que mejora el control del par. Divide la corriente del estator en un componente de excitación y un componente de par para controlarla mediante la orientación del campo magnético, logrando así un buen desacoplamiento. Por lo tanto, el control vectorial requiere controlar tanto la amplitud como la fase de la corriente del estator.
4. Control inteligente: rompe con el método de control tradicional basado en modelos matemáticos, sin depender completamente del modelo matemático del objeto de control, sino únicamente del efecto real del control. Este control tiene la capacidad de considerar la incertidumbre y la precisión del sistema, lo que le confiere una gran robustez y adaptabilidad. Actualmente, el control mediante lógica difusa y el control mediante redes neuronales son los más maduros 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. El sistema es un control angular avanzado, su diseño no requiere un modelo matemático y el tiempo de respuesta de velocidad es corto.
(2) Control de red neuronal: Utilizando una gran cantidad de neuronas de acuerdo con 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 fallas.
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Fecha de publicación: 21 de julio de 2023