बुद्धिमत्ता 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 की नियंत्रण विधियों का वर्णन चार दिशाओं से 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 नियंत्रित वस्तु को नियंत्रित करने के लिए रैखिक संयोजन द्वारा विचलन के अनुपात, समाकलन और अवकलन का गठन किया जाता है।
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, स्टेपर मोटर के रैखिक या लगभग रैखिक मॉडल के अनुसार एक वैश्विक रूप से स्थिर अनुकूली नियंत्रण एल्गोरिदम विकसित किया जाता है। इसके मुख्य लाभ हैं कार्यान्वयन में आसानी और तीव्र अनुकूली गति, मोटर मॉडल मापदंडों के धीमे परिवर्तन के कारण होने वाले प्रभाव को प्रभावी ढंग से दूर करना, आउटपुट सिग्नल का संदर्भ सिग्नल को ट्रैक करना, लेकिन ये नियंत्रण एल्गोरिदम मोटर मॉडल मापदंडों पर अत्यधिक निर्भर होते हैं।
3. वेक्टर नियंत्रण: वेक्टर नियंत्रण आधुनिक मोटर के उच्च-प्रदर्शन नियंत्रण का सैद्धांतिक आधार है, जो मोटर के टॉर्क नियंत्रण प्रदर्शन को बेहतर बना सकता है। यह स्टेटर करंट को उत्तेजना घटक और टॉर्क घटक में विभाजित करके चुंबकीय क्षेत्र अभिविन्यास द्वारा नियंत्रित करता है, जिससे बेहतर वियोजन विशेषताएँ प्राप्त होती हैं। इसलिए, वेक्टर नियंत्रण में स्टेटर करंट के आयाम और चरण दोनों को नियंत्रित करना आवश्यक है।
4. बुद्धिमान नियंत्रण: यह गणितीय मॉडलों के ढांचे पर आधारित पारंपरिक नियंत्रण पद्धति से अलग हटकर, नियंत्रण वस्तु के गणितीय मॉडल पर पूरी तरह निर्भर नहीं होता, बल्कि वास्तविक प्रभाव के अनुसार नियंत्रण करता है। इस नियंत्रण में प्रणाली की अनिश्चितता और सटीकता को ध्यान में रखने की क्षमता होती है, साथ ही यह अत्यधिक सुदृढ़ता और अनुकूलनशीलता भी प्रदान करता है। वर्तमान में, फजी लॉजिक नियंत्रण और न्यूरल नेटवर्क नियंत्रण का अनुप्रयोग अधिक परिपक्व हो चुका है।
(1) फजी नियंत्रण: फजी नियंत्रण नियंत्रित वस्तु के फजी मॉडल और फजी नियंत्रक के अनुमानित तर्क के आधार पर प्रणाली नियंत्रण को साकार करने की एक विधि है। यह प्रणाली उन्नत कोण नियंत्रण है, इसके डिजाइन के लिए गणितीय मॉडल की आवश्यकता नहीं होती है, और गति प्रतिक्रिया समय कम होता 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 सकता है और अनुकूलित कर सकता है, और इसमें मजबूत मजबूती और दोष सहिष्णुता है।
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पोस्ट करने का समय: 21 जुलाई 2023
