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 può efficacemente superare l'influenza causata dalla lenta variazione dei parametri del modello del motore, e il fatto che il segnale di uscita insegua 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 il metodo di controllo tradizionale che deve basarsi su un framework di modelli matematici, non si basa o non si basa completamente sul modello matematico dell'oggetto di controllo, ma si basa solo sull'effetto effettivo del controllo, tenendo conto dell'incertezza e dell'accuratezza del sistema, con elevata robustezza e adattabilità. Attualmente, il controllo a logica fuzzy e il controllo a rete neurale sono più maturi nell'applicazione.
(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 necessita di modello matematico, il tempo di risposta è breve.
(2) Controllo della rete neurale: utilizzando un gran numero di neuroni secondo una certa topologia e un adattamento 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-lug-2023