지능의 시대와 사물 인터넷의 출현으로 스테퍼 모터의 제어 요구 사항이 더 정확 해지고 있습니다. 스테퍼 모터 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키기 위해 스테퍼 모터의 제어 방법은 4 방향으로 설명됩니다.
1. PID 제어 : 주어진 값 R (t) 및 실제 출력 값 C (t)에 따라 제어 편차 E (t)가 구성되며 편차의 비율, 적분 및 차동은 선형 조합으로 구성되어 제어 된 물체를 제어합니다.
2, 적응 제어 : 제어 객체의 복잡성으로, 동적 특성이 알 수 없거나 예측할 수없는 변화가있을 때, 고성능 컨트롤러를 얻기 위해, 전 세계적으로 안정적인 적응 형 제어 알고리즘은 스피커의 선형 또는 대략 선형 모델에 따라 도출된다. 주요 장점은 구현하기 쉽고 빠른 적응 속도이며, 모터 모델 매개 변수의 느린 변화로 인한 영향을 효과적으로 극복 할 수 있으며 출력 신호 추적 기준 신호이지만 이러한 제어 알고리즘은 모터 모델 매개 변수에 크게 의존합니다.
3, 벡터 제어 : 벡터 제어는 현대 모터 고성능 제어의 이론적 기초이며, 이는 모터의 토크 제어 성능을 향상시킬 수 있습니다. 스테이터 전류를 여기 성분 및 토크 성분으로 나누어 자기장 방향으로 제어하여 우수한 분리 특성을 얻습니다. 따라서, 벡터 제어는 진폭과 고정자 전류의 위상을 모두 제어해야한다.
4, 지능형 제어 : 수학적 모델의 프레임 워크를 기반으로 해야하는 전통적인 제어 방법을 살펴보고, 제어의 영향에 따라 제어의 영향에 따라 제어 객체의 수학적 모델에 의존하지 않거나 완전히 의존하지 않는다. 현재, 퍼지 로직 제어 및 신경망 제어는 응용 분야에서 더 성숙합니다.
(1) 퍼지 제어 : 퍼지 제어는 제어 된 물체의 퍼지 모델과 퍼지 컨트롤러의 대략적인 추론을 기반으로 시스템 제어를 실현하는 방법입니다. 시스템은 고급 각도 제어이며, 설계에는 수학적 모델이 필요하지 않으며 속도 응답 시간은 짧습니다.
(2) 신경망 제어 : 특정 토폴로지 및 학습 조정에 따라 많은 수의 뉴런을 사용하면 복잡한 비선형 시스템을 완전히 근사하고 알려지지 않았거나 불확실한 시스템을 배우고 적응할 수 있으며 강력한 견고성과 결함 허용을 가질 수 있습니다.
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후 시간 : 7 월 -21-2023
