Con l'avvento dell'era dell'intelligenza artificiale e dell'Internet delle cose, i requisiti di controllo del motore passo-passo stanno diventando più accurati. Per migliorare la precisione e l'affidabilità del sistema del motore passo-passo, i metodi di controllo del motore passo-passo sono descritti in quattro direzioni:
1. Controllo PID: in base al valore dato r(t) e al valore di uscita effettivo c(t), viene costituita la deviazione di controllo e(t), e la proporzione, l'integrale e il differenziale della deviazione sono costituiti da una combinazione lineare per controllare l'oggetto controllato.
2. Controllo adattivo: data la complessità dell'oggetto di controllo, quando le caratteristiche dinamiche sono inconoscibili o soggette a cambiamenti imprevedibili, al fine di ottenere un controller ad alte prestazioni, viene derivato un algoritmo di controllo adattivo globalmente stabile basato sul modello lineare o approssimativamente lineare del motore passo-passo. I suoi principali vantaggi sono la facilità di implementazione e l'elevata velocità di adattamento, che consente di superare efficacemente l'influenza causata dalla lenta variazione dei parametri del modello del motore. Il segnale di uscita segue il segnale di riferimento, ma questi algoritmi di controllo dipendono fortemente dai parametri del modello del motore.
3. Controllo vettoriale: il controllo vettoriale è la base teorica del moderno controllo ad alte prestazioni dei motori, che può migliorare le prestazioni di controllo della coppia del motore. Divide la corrente dello statore in componente di eccitazione e componente di coppia da controllare tramite l'orientamento del campo magnetico, in modo da ottenere buone caratteristiche di disaccoppiamento. Pertanto, il controllo vettoriale deve controllare sia l'ampiezza che la fase della corrente dello statore.
4. Controllo intelligente: rompe con i metodi di controllo tradizionali, che devono basarsi su modelli matematici, non si basano, o non si basano completamente, sul modello matematico dell'oggetto di controllo, ma si basano solo sull'effetto effettivo del controllo. Il controllo è in grado di considerare l'incertezza e l'accuratezza del sistema, con elevata robustezza e adattabilità. Attualmente, il controllo a logica fuzzy e il controllo a rete neurale sono più maturi nelle applicazioni.
(1) Controllo fuzzy: il controllo fuzzy è un metodo per realizzare il controllo del sistema basato sul modello fuzzy dell'oggetto controllato e sul ragionamento approssimativo del controllore fuzzy. Il sistema è un controllo angolare avanzato, la progettazione non richiede un modello matematico e il tempo di risposta è breve.
(2) Controllo della rete neurale: utilizzando un gran numero di neuroni secondo una certa topologia e regolazione dell'apprendimento, può approssimare completamente qualsiasi sistema non lineare complesso, può apprendere e adattarsi a sistemi sconosciuti o incerti e ha una forte robustezza e tolleranza ai guasti.
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Data di pubblicazione: 21 luglio 2023
