要使步进电机的达到所要求的速度又不失步或过冲,其关键在于使加速过程中,加速度所要求的力矩既能充分利用各个运行频率下步进电机所提供的力矩,又不能超过这个力矩。因此,步进电机的运行一般要经过加速、匀速、减速三个阶段,要求加减速过程时间尽量的短,恒速时间尽量长。因而在转子齿数和运行拍数一定的情况下,只要控制脉冲频率即可获得所需速度。特别是在要求响应的工作中,从起点到终点运行的时间
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要使步进电机的达到所要求的速度又不失步或过冲,其关键在于使加速过程中,加速度所要求的力矩既能充分利用各个运行频率下步进电机所提供的力矩,又不能超过这个力矩。因此,步进电机的运行一般要经过加速、匀速、减速三个阶段,要求加减速过程时间尽量的短,恒速时间尽量长。因而在转子齿数和运行拍数一定的情况下,只要控制脉冲频率即可获得所需速度。特别是在要求响应的工作中,从起点到终点运行的时间要求短,这就必须要求加速、减速的过程短,而恒速时的速度1高。
自适应控制自适应控制是在 20 世纪 50 年代发展起来的自动控制领域的一个分支 。它是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 ,为得到的控制器而产生的 。驱动单元与步进电动机直接耦合，也可理解成步进电动机微机控制器的功率接口。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 。文献研究者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 , 这些控制算法都严重依赖于电机模型参数 。
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1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 。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。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 。 [2]
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