Dengan kedatangan era kecerdasan dan Internet Perkara, keperluan kawalan motor stepper menjadi lebih tepat. Untuk meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan sistem motor stepper, kaedah kawalan motor stepper digambarkan dari empat arah:
1. Kawalan PID: Mengikut nilai yang diberikan r (t) dan nilai output sebenar c (t), sisihan kawalan e (t) dibentuk, dan perkadaran, integral dan pembezaan sisihan dibentuk oleh gabungan linear untuk mengawal objek terkawal.
2, Kawalan Adaptif: Dengan kerumitan objek kawalan, apabila ciri-ciri dinamik tidak dapat diketahui atau tidak dapat diramalkan, untuk mendapatkan pengawal prestasi tinggi, algoritma kawalan penyesuaian yang stabil di seluruh dunia diperolehi mengikut model linear atau kira-kira model linear motor stepper. Kelebihan utamanya mudah dilaksanakan dan kelajuan penyesuaian yang cepat, dapat mengatasi pengaruh yang disebabkan oleh perubahan parameter model motor yang perlahan, adalah isyarat rujukan penjejakan isyarat output, tetapi algoritma kawalan ini sangat bergantung pada parameter model motor
3, Kawalan Vektor: Kawalan vektor adalah asas teori kawalan prestasi tinggi motor moden, yang dapat meningkatkan prestasi kawalan tork motor. Ia membahagikan arus stator ke dalam komponen pengujaan dan komponen tork untuk dikawal oleh orientasi medan magnet, untuk mendapatkan ciri -ciri decoupling yang baik. Oleh itu, kawalan vektor perlu mengawal kedua -dua amplitud dan fasa arus stator.
4, Kawalan Pintar: Ia memecahkan kaedah kawalan tradisional yang mesti berdasarkan rangka model matematik, tidak bergantung pada atau tidak sepenuhnya bergantung pada model matematik objek kawalan, hanya mengikut kesan kawalan sebenar, dalam kawalan mempunyai keupayaan untuk mempertimbangkan ketidakpastian dan ketepatan sistem, dengan keteguhan yang kuat dan kesesuaian. Pada masa ini, kawalan logik kabur dan kawalan rangkaian saraf lebih matang dalam aplikasi.
(1) Kawalan Fuzzy: Kawalan kabur adalah kaedah untuk merealisasikan kawalan sistem berdasarkan model kabur objek terkawal dan penalaran anggaran pengawal kabur. Sistem ini adalah kawalan sudut maju, reka bentuk tidak memerlukan model matematik, masa tindak balas kelajuan adalah pendek.
(2) Kawalan Rangkaian Neural: Menggunakan sejumlah besar neuron mengikut topologi dan pelarasan pembelajaran tertentu, ia dapat menghitung sepenuhnya sistem tak linear yang kompleks, dapat belajar dan menyesuaikan diri dengan sistem yang tidak diketahui atau tidak menentu, dan mempunyai keteguhan yang kuat dan toleransi kesalahan.
Produk motor TT digunakan secara meluas dalam peralatan elektronik kenderaan, peralatan perubatan, peralatan audio dan video, peralatan maklumat dan komunikasi, peralatan rumah tangga, model penerbangan, alat kuasa, peralatan kesihatan urut, berus gigi elektrik, pencukur pencukur elektrik, pisau kening, kamera mudah alih pengering rambut, peralatan keselamatan, ketepatan instrumen dan mainan elektrik dan produk elektrik lain.
Masa Post: Jul-21-2023
