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步进电机控制策略

随着社会的发展,对步进电机控制系统的精度要求越来越高,早期的控制策略已经不能满足当前系统的需求,为了提高步进电机系统精度和可靠性,展开了步进电机控制策略的研究。下面叙述最广泛的四个方向:

1PID控制:它根据给定值 r( t) 与实际输出值 c(t) 构成控制偏差 e( t) , 将偏差的比例 、积分和微分通过线性组合构成控制量 ,对被控对象进行控制 。现已验证了该控制法具有较好的动态响应特性。所制造的PID 控制器具有结构简单 、鲁棒性强 、可靠性高等优点 ,但是它无法有效应对系统中的不确定信息 。


2、自适应控制:它是上世纪50年代发展起来的自动控制领域的分支。随着控制对象的复杂化 ,当动态特性不可知或发生不可预测的变化时,为得到高性能的控制器,根据步进电机的线性或近似线性模型推导出了全局稳定的自适应控制算法 ,。其主要优点是容易实现和自适应速度快 ,能有效地克服电机模型参数的缓慢变化所引起的影响 ,是输出信号跟踪参考信号 ,但这些控制算法都严重依赖于电机模型参数

3、矢量控制:矢量控制是现代电机高性能控制的理论基础 ,可以改善电机的转矩控制性能 。它通过磁场定向将定子电流分为励磁分量和转矩分量分别加以控制 ,从而获得良好的解耦特性 ,因此 , 矢量控制既需要控制定子电流的幅值 ,又需要控制电流的相位 。

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4、智能控制:它突破了必须基于数学模型的框架的传统控制方法 ,不依赖或不完全依赖控制对象的数学模型 ,只按实际效果进行控制 , 在控制中有能力考虑系统的不确定性和精确性,具有较强的鲁棒性 、自适应性 。现已有模糊逻辑控制、神经网络控制在应用中较为成熟。


  a、模糊控制:模糊控制就是在被控制对象的模糊模型的基础上 ,运用模糊控制器的近似推理等手段 ,实现系统控制的方法 。系统为超前角控制 ,设计无需数学模型 ,速度响应时间短 。

  b、神经网络控制:利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整,可以充分逼近任意复杂的非线性系统 ,能够学习和自适应未知或不确定的系统 ,具有很强的鲁棒性和容错性 。

目前,很多学者将这些控制技术相互结合,以解决单纯控制技术的不足。

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