С наступлением эры интеллектуальных технологий и Интернета вещей требования к управлению шаговыми двигателями становятся все более точными. Для повышения точности и надежности системы управления шаговыми двигателями методы управления рассматриваются в четырех направлениях:
1. ПИД-регулирование: На основе заданного значения r(t) и фактического выходного значения c(t) формируется отклонение управления e(t), а пропорциональная, интегральная и дифференциальная составляющие отклонения образуются линейной комбинацией для управления объектом управления.
2. Адаптивное управление: учитывая сложность объекта управления, непредсказуемость или неопределенность динамических характеристик, для получения высокоэффективного контроллера разрабатывается глобально устойчивый алгоритм адаптивного управления на основе линейной или приблизительно линейной модели шагового двигателя. Его основные преимущества — простота реализации и высокая скорость адаптации, возможность эффективного преодоления влияния медленного изменения параметров модели двигателя, а также отслеживание опорного сигнала выходным сигналом. Однако такие алгоритмы управления сильно зависят от параметров модели двигателя.
3. Векторное управление: векторное управление является теоретической основой современного высокоэффективного управления двигателем, позволяющего улучшить характеристики управления крутящим моментом. Оно разделяет ток статора на составляющую возбуждения и составляющую крутящего момента, управляемую ориентацией магнитного поля, что обеспечивает хорошие характеристики развязки. Следовательно, векторное управление требует управления как амплитудой, так и фазой тока статора.
4. Интеллектуальное управление: оно выходит за рамки традиционного метода управления, который должен основываться на математических моделях, не опирается или не полностью опирается на математическую модель объекта управления, а лишь на фактический эффект управления. В управлении оно способно учитывать неопределенность и точность системы, обладая высокой устойчивостью и адаптивностью. В настоящее время более зрелыми в применении являются управление на основе нечеткой логики и управление с использованием нейронных сетей.
(1) Нечеткое управление: Нечеткое управление — это метод реализации управления системой на основе нечеткой модели управляемого объекта и приблизительного рассуждения нечеткого контроллера. Система представляет собой усовершенствованное угловое управление, для ее проектирования не требуется математическая модель, а время отклика короткое.
(2) Управление с помощью нейронной сети: Используя большое количество нейронов в соответствии с определенной топологией и настройкой обучения, она может полностью аппроксимировать любую сложную нелинейную систему, может обучаться и адаптироваться к неизвестным или неопределенным системам, а также обладает высокой устойчивостью и отказоустойчивостью.
Продукция TT MOTOR широко используется в автомобильной электронике, медицинском оборудовании, аудио- и видеооборудовании, информационно-коммуникационном оборудовании, бытовой технике, авиационных моделях, электроинструментах, массажном оборудовании для здоровья, электрических зубных щетках, электрических бритвах, ножницах для бровей, фенах, портативных камерах, оборудовании для обеспечения безопасности, прецизионных приборах, электрических игрушках и других электротехнических изделиях.
Дата публикации: 21 июля 2023 г.