इंटेलिजेंस और इंटरनेट ऑफ थिंग्स के युग के आगमन के साथ, स्टेपर मोटर की नियंत्रण आवश्यकताएं अधिक सटीक होती जा रही हैं।स्टेपर मोटर प्रणाली की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार करने के लिए, स्टेपर मोटर के नियंत्रण तरीकों को चार दिशाओं से वर्णित किया गया है:
1. पीआईडी नियंत्रण: दिए गए मान r(t) और वास्तविक आउटपुट मान c(t) के अनुसार, नियंत्रण विचलन e(t) का गठन किया जाता है, और विचलन के अनुपात, अभिन्न और अंतर को एक रैखिक संयोजन द्वारा गठित किया जाता है। नियंत्रित वस्तु को नियंत्रित करने के लिए.
2, अनुकूली नियंत्रण: नियंत्रण वस्तु की जटिलता के साथ, जब गतिशील विशेषताओं में अज्ञात या अप्रत्याशित परिवर्तन होते हैं, तो उच्च-प्रदर्शन नियंत्रक प्राप्त करने के लिए, विश्व स्तर पर स्थिर अनुकूली नियंत्रण एल्गोरिदम रैखिक या लगभग रैखिक मॉडल के अनुसार प्राप्त किया जाता है। स्टेपर मोटर.इसके मुख्य लाभ कार्यान्वयन में आसान और तेज़ अनुकूली गति हैं, मोटर मॉडल मापदंडों के धीमे परिवर्तन के कारण होने वाले प्रभाव को प्रभावी ढंग से दूर कर सकते हैं, आउटपुट सिग्नल ट्रैकिंग संदर्भ सिग्नल है, लेकिन ये नियंत्रण एल्गोरिदम मोटर मॉडल मापदंडों पर बहुत अधिक निर्भर हैं
3, वेक्टर नियंत्रण: वेक्टर नियंत्रण आधुनिक मोटर उच्च-प्रदर्शन नियंत्रण का सैद्धांतिक आधार है, जो मोटर के टॉर्क नियंत्रण प्रदर्शन में सुधार कर सकता है।यह चुंबकीय क्षेत्र अभिविन्यास द्वारा नियंत्रित करने के लिए स्टेटर करंट को उत्तेजना घटक और टॉर्क घटक में विभाजित करता है, ताकि अच्छी डिकॉउलिंग विशेषताओं को प्राप्त किया जा सके।इसलिए, वेक्टर नियंत्रण को स्टेटर करंट के आयाम और चरण दोनों को नियंत्रित करने की आवश्यकता होती है।
4, बुद्धिमान नियंत्रण: यह पारंपरिक नियंत्रण पद्धति को तोड़ता है जो गणितीय मॉडल के ढांचे पर आधारित होना चाहिए, केवल नियंत्रण के वास्तविक प्रभाव के अनुसार, नियंत्रण वस्तु के गणितीय मॉडल पर भरोसा नहीं करता है या पूरी तरह से निर्भर नहीं करता है। नियंत्रण में मजबूत मजबूती और अनुकूलनशीलता के साथ सिस्टम की अनिश्चितता और सटीकता पर विचार करने की क्षमता है।वर्तमान में, फ़ज़ी लॉजिक नियंत्रण और तंत्रिका नेटवर्क नियंत्रण अनुप्रयोग में अधिक परिपक्व हैं।
(1) फ़ज़ी नियंत्रण: फ़ज़ी नियंत्रण नियंत्रित वस्तु के फ़ज़ी मॉडल और फ़ज़ी नियंत्रक के अनुमानित तर्क के आधार पर सिस्टम नियंत्रण का एहसास करने की एक विधि है।सिस्टम उन्नत कोण नियंत्रण है, डिज़ाइन को गणितीय मॉडल की आवश्यकता नहीं है, गति प्रतिक्रिया समय कम है।
(2) तंत्रिका नेटवर्क नियंत्रण: एक निश्चित टोपोलॉजी और सीखने के समायोजन के अनुसार बड़ी संख्या में न्यूरॉन्स का उपयोग करके, यह किसी भी जटिल गैर-रेखीय प्रणाली का पूरी तरह से अनुमान लगा सकता है, अज्ञात या अनिश्चित प्रणालियों को सीख और अनुकूलित कर सकता है, और इसमें मजबूत मजबूती और दोष सहनशीलता है।
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पोस्ट करने का समय: जुलाई-21-2023