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tb_8254045 等级： / 门别币：20 |
| 发表：2016-10-16 22:10:33 查看：1017 回复：2 次 | |
张亚辉之步进电机控制策略（下篇） |
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步进电机控制策略（下篇）
步进电机是将脉冲信号转换为角位移或线位移。
一是过载性好。其转速不受负载大小的影响，不像普通电机，当负载加大时就会出现速度下降的情况，步进电机使用时对速度和
位置都有严格要求。
二是控制方便。步进电机是以“步”为单位旋转的，数字特征比较明显。
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三是整机结构简单。传统的机械速度和位置控制结构比较复杂，调整困难，使用步进电机后，使得整机的结构变得简单和紧凑。
测速电机是将转速转换成电压，并传递到输入端作为反馈信号。测速电机为一种辅助型电机，在普通直流电机的尾端安装测速
电机，通过测速电机所产生的电压反馈给直流电源，来达到控制直流电机转速的目的。
4 智能控制的应用
智能控制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 ,
突破了传统控制必须基于数学模型的框架 。目前 , 智能控制在步进电机系统中应用较为成熟的是模糊逻辑控制 、神经网络和
智能控制的集成 。
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4 . 1 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 。作为一种直接模
拟人类思维结果的控制方式 , 模糊控制已广泛应用于工业控制领域 。与常规控制相比 ,模糊控制无须精确的数学模型 , 具有较
强的鲁棒性 、自适应性 , 因此适用于非线性 、时变 、时滞系统的控制 。文献[ 16] 给出了模糊控制在二相混合式步进电机速
度控制中应用实例 。系统为超前角控制 ,设计无需数学模型 ,速度响应时间短 。
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4 . 2 神经网络控制
神经网络是利用大量的神经元按一定的拓扑结构和学习调整的方法 。它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 ,因而在步进电机系统中得到了广泛的应用 。文献将神经网络用于实现步进
电机最佳细分电流 , 在学习中使用 Bay es 正则化算法 ,使用权值调整技术避免多层前向神经网络陷入局部极小点 ,有效解决了
等步距角细分问题 。
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公司负责人：张亚辉 电话：0553-3906017，如需购买步进电机;其他直流、无刷电机等;齿轮减速箱;电子产品研发销售;自营和代理各类商品和技术的进出口业务，请联系我们安徽米科机电设备有限公司
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