지능화와 사물 인터넷 시대의 도래로 스테퍼 모터의 제어 요구 사항이 더욱 정확해지고 있습니다. 스테퍼 모터 시스템의 정확도와 신뢰성을 향상시키기 위해 스테퍼 모터 제어 방법을 네 가지 관점에서 살펴보겠습니다.
1. PID 제어: 주어진 값 r(t)와 실제 출력 값 c(t)에 따라 제어 편차 e(t)를 구성하고, 편차의 비례, 적분, 미분을 선형 조합으로 구성하여 제어 대상을 제어합니다.
2. 적응 제어: 제어 대상의 복잡성으로 인해 동적 특성이 예측 불가능하거나 예측 불가능한 변화를 보일 때, 고성능 제어기를 얻기 위해 스테퍼 모터의 선형 또는 근사 선형 모델을 기반으로 전역적으로 안정적인 적응 제어 알고리즘을 도출합니다. 적응 제어 알고리즘의 주요 장점은 구현이 쉽고 적응 속도가 빠르며, 모터 모델 매개변수의 느린 변화로 인한 영향을 효과적으로 극복할 수 있다는 것입니다. 출력 신호는 기준 신호를 추적하지만, 이러한 제어 알고리즘은 모터 모델 매개변수에 크게 의존합니다.
3. 벡터 제어: 벡터 제어는 현대 모터 고성능 제어의 이론적 기반이며, 모터의 토크 제어 성능을 향상시킬 수 있습니다. 벡터 제어는 고정자 전류를 여자 성분과 토크 성분으로 분리하여 자계 방향에 따라 제어함으로써 우수한 감결합 특성을 얻습니다. 따라서 벡터 제어는 고정자 전류의 진폭과 위상을 모두 제어해야 합니다.
4. 지능형 제어: 수학적 모델 틀에 기반해야 했던 기존 제어 방식을 탈피하여, 제어 대상의 수학적 모델에 의존하거나 완전히 의존하지 않고, 제어의 실제 효과에만 의존합니다. 제어 과정에서 시스템의 불확실성과 정확성을 고려할 수 있으며, 강력한 견고성과 적응성을 갖추고 있습니다. 현재 퍼지 논리 제어와 신경망 제어는 응용 분야에서 더욱 성숙 단계에 있습니다.
(1) 퍼지 제어: 퍼지 제어는 제어 대상의 퍼지 모델과 퍼지 제어기의 근사 추론을 기반으로 시스템 제어를 구현하는 방법입니다. 시스템은 고급 각도 제어이며, 설계에 수학적 모델이 필요하지 않고 속도 응답 시간이 짧습니다.
(2) 신경망 제어: 일정한 토폴로지와 학습 조정에 따라 대량의 신경망을 사용하여 어떠한 복잡한 비선형 시스템도 완전히 근사할 수 있으며, 알려지지 않았거나 불확실한 시스템에 대해서도 학습하고 적응할 수 있으며, 강력한 견고성과 내결함성을 갖추고 있습니다.
TT MOTOR 제품은 자동차 전자 장비, 의료 장비, 오디오 및 비디오 장비, 정보 및 통신 장비, 가전 제품, 항공기 모델, 전동 공구, 마사지 건강 장비, 전동 칫솔, 전기 면도기, 눈썹 칼, 헤어드라이어 휴대용 카메라, 보안 장비, 정밀 기기 및 전기 장난감 및 기타 전자 제품에 널리 사용됩니다.
게시 시간: 2023년 7월 21일
